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SparkSQLPythonExample.py <file>" exit(-1) # 初始化SparkSession和SQLContext sc = SparkSession.builder.appName("CollectFemaleInfo").getOrCreate()
变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。 大表和小表做join操作时可以把小表Broadcast到各个节点，从而就可以把join操作转变成普通的操作，减少了shuffle操作。 操作步骤
SparkSQLPythonExample.py <file>" exit(-1) # 初始化SparkSession和SQLContext sc = SparkSession.builder.appName("CollectFemaleInfo").getOrCreate()
赖区分列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MySQL数据库专用连接器，使用MySQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-connector来说，导入导出速度更快。 sftp-connector：SFTP数据源连接器。
为常用的过滤列创建索引。 例如，如果msname，host和dime_1是过滤经常使用的列，根据cardinality，sort_columns列的顺序是dime_1-> host-> msname…。创建表命令如下，以下命令可提高dime_1，host和msname上的过滤性能。 create table
在控制台打印详细信息 import参数 --fields-terminated-by 设定字段分隔符，和Hive表或hdfs文件保持一致 --lines-terminated-by 设定行分隔符，和hive表或hdfs文件保持一致 --mysql-delimiters MySQL默认分隔符设置
目录下的样例工程文件夹“hive-jdbc-example”。 将准备MRS应用开发用户时得到的keytab文件“user.keytab”和“krb5.conf”文件放到样例工程的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下。 进入客户端解压
HBase配置了容灾并且容灾存在数据同步失败或者同步速度慢； HBase集群存在大量的WAL文件在进行split。 处理步骤 检查znode数量配额和使用量 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“19015”的告警，查看“附加信息”中的阈值。
储新队列的信息。 假设用户提交一个MR任务到叶子队列test11上。当任务运行时，删除叶子队列test11，这时提交队列自动变为lost_and_found队列（找不到队列的任务会被放入lost_and_found队列中），任务暂停运行。要启动该任务，用户将任务移动到叶子队列te
站（trash）中，不会被立即清除，以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件，会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站中的时间阈值，一旦文件保存时间超过此阈值，将从回收站中永久地删除。如果回收站被清空，回收站中的所有文件将被永久删除。
储新队列的信息。 假设用户提交一个MR任务到叶子队列test11上。当任务运行时，删除叶子队列test11，这时提交队列自动变为lost_and_found队列（找不到队列的任务会被放入lost_and_found队列中），任务暂停运行。要启动该任务，用户将任务移动到叶子队列te
conversion”参数的值为“more”，在UDF中不能再使用相对路径来操作文件，而要使用绝对路径，并且保证所有的HiveServer节点和NodeManager节点上该文件是存在的且omm用户对该文件有相应的权限，才能正常在UDF中操作本地文件。 父主题： Hive常见问题
示例5： delete from columncarbonTable1 where column2 >= 4; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： DML
conversion”参数的值为“more”，在UDF中不能再使用相对路径来操作文件，而要使用绝对路径，并且保证所有的HiveServer节点和NodeManager节点上该文件是存在的且omm用户对该文件有相应的权限，才能正常在UDF中操作本地文件。 父主题： Hive常见问题
条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： 配置“过滤行转换”算子，过滤掉含有test的行。 转换后，输入原字段，结果如下： 父主题： 转换算子
条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： 配置“过滤行转换”算子，过滤掉含有test的行。 转换后，输入原字段，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
by子句限制了Hive表的Partition数量。增加distribute by 子句后，最终的输出文件数取决于指定列的cardinality和“spark.sql.shuffle.partitions”参数值。但如果distribute by的字段的cardinality值很小，例如，“spark
变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。 大表和小表做join操作时可以把小表Broadcast到各个节点，从而就可以把join操作转变成普通的操作，减少了shuffle操作。 操作步骤
onData。 创建CarbonData Table 连接到CarbonData之后，需要创建CarbonData table用于加载数据和执行查询操作。 加载数据到CarbonData Table 创建CarbonData table之后，可以从CSV文件加载数据到所创建的table中。
变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。 大表和小表做join操作时可以把小表Broadcast到各个节点，从而就可以把join操作转变成普通的操作，减少了shuffle操作。 操作步骤
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