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AMP。 性能优化 谓词下推 查询支持大部分算子下推，支持的谓词条件有：=、>=、>、<、<=、!=、IN、NOT IN、IS NULL、IS NOT NULL和BETWEEN AND。 批量GET查询 批量GET即在HBase的API中将所要查询的多个Row Key封装成一个L
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
集群修改域名后Hive样例程序运行报错 问题背景与现象 Hive的二次开发代码样例运行报No rules applied to ****的错误： 原因分析 Hive的二次开发样例代码会加载core-site.xml，此文件默认是通过classload加载，所以使用的时候要把此配置
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
WITH WITH子句定义查询子句的命名关系，可以展平嵌套查询或简化子查询语句。 例如下面的查询语句是等价的： SELECT name, maxprice FROM (SELECT name, MAX(price) AS maxprice FROM fruit GROUP BY name)
查看HBase慢请求和超大请求信息 操作场景 该章节主要介绍如何在HBase Shell命令行查询慢请求或超大请求信息。慢请求是指通过hbase shell命令查询服务端时，RPC请求响应时长超过阈值（即HBase服务端配置参数“hbase.ipc.warn.response.t
常情况下无需认证。 kinit MRS集群用户 例如： kinit admin 直接执行组件的客户端命令。 例如： 使用HDFS客户端命令查看HDFS根目录文件。 hdfs dfs -ls / Found 15 items drwxrwx--x - hive hive
11:45:05'，此时查询使用a='2016-8-1 11:45:5'会报错。 正确查询方式如下： spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable=true时使用datasource表逻辑，使用如下方式即可以正常查询： desc formatted
re trx_dte_par='2016-6-30'”时没有查询结果，当过滤条件为“where trx_dte_par='2016-06-30'”时有查询结果。 图1 示例 回答 在Spark SQL查询语句中，当查询条件中含有日期格式的字符串时，Spark SQL不会对它做日期
indexnames.to.drop：表示需要删除的索引名称，可以同时指定多个，用#号分隔。 父主题： 配置HBase全局二级索引提升查询效率
为什么数据查询/加载失败，且发生“org.apache.carbondata.core.memory.MemoryException: Not enough memory”异常？ 问题 为什么数据查询/加载失败，且发生“org.apache.carbondata.core.memory
要附加到任何指定的ApplicationName客户端信息属性的前缀，该属性用于设置HetuEngine查询的源名称，如果既未设置此属性也未设置ApplicationName，则查询的源将为HetuEngine JDBC。 accessToken 基于令牌的身份验证令牌。 SSL 是
timeout（可选）：表示构建索引数据前等待清空索引表超时时间，默认值为“1800”，单位为：秒。 父主题： 配置HBase全局二级索引提升查询效率
修改MRS集群系统域名 操作场景 每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的系统需要定义唯一的域名。FusionInsight Manager的域名在安装过程中生成，如果需要修改为特定域名，系统管理员可通过FusionInsight Manager进行配置。 修改系统域名为高危操作，
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
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化视图重写查询，这将优化查询，并有助于更快地执行它们。必须在查询开始时给出提示。目前支持两种类型的提示，如下所示： NOREWRITE 不会进行查询重写。格式为：/*+ NOREWRITE */ REWRITE(materialized_view_name ..) 查询将使用提到
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