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切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。 客户端切换执行引擎为Tez 安装并登录Hive客户端，具体操作请参考Hive客户端使用实践。
Flink作业引擎概述 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台，用户只需要编写SQL即可开发作业，极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放，支持业务人员自行编写SQL开发作业来快速应对需求，大大减少Flink作业开发工作量。 Flink WebUI功能仅支持MRS
Flink作业引擎概述 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台，用户只需要编写SQL即可开发作业，极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放，支持业务人员自行编写SQL开发作业来快速应对需求，大大减少Flink作业开发工作量。 Flink WebUI特点 Flink
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于
MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE
HetuEngine交互查询引擎概述 HetuEngine能够支持多种数据源的快速联合查询并提供可视化的数据源配置、管理页面，用户可通过HSConsole界面快速添加数据源。 当前版本HetuEngine支持对接的数据源如下表所示。 表1 HetuEngine对接数据源一览表 HetuEngine模式
MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。
切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。 客户端切换执行引擎为Tez 安装并登录Hive客户端，具体操作请参考Hive客户端使用实践。
输入用户密码 参考Kafka引擎表使用语法说明，在ClickHouse中创建Kafka引擎表。例如，如下建表语句在default数据库下，创建表名为kafka_src_tbl3，Topic名为kafkacktest2、消息格式为JSONEachRow的Kafka引擎表。 create table
ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列其他引擎，根据业务场景选择合适的引擎。 表引擎选择建议 自助报表分析、行为数据分析，在不涉及重复数据聚合的情况下，建议使用ReplicatedMergeTree表引擎。 涉及
d是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。 其他表引擎详细可以参考官网链接：https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines。 MergeTree系列引擎 MergeTree用于高
d是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。 其他表引擎详细可以参考官网链接：https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines。 MergeTree系列引擎 MergeTree用于高
HetuEngine应用开发简介 HetuEngine简介 HetuEngine是华为自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine基本概念 HSBroker：
开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。
ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKeeper实现了复制表机制，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图
描述业务逻辑的XML文件，包括“workflow.xml”、“coordinator.xml”、“bundle.xml”三类，最终由Oozie引擎解析并执行。 流程属性文件 流程运行期间的参数配置文件，对应文件名为“job.properties”，每个流程定义有且仅有一个该属性文件。
描述业务逻辑的XML文件，包括“workflow.xml”、“coordinator.xml”、“bundle.xml”三类，最终由Oozie引擎解析并执行。 流程属性文件 流程运行期间的参数配置文件，对应文件名为“job.properties”，每个流程定义有且仅有一个该属性文件。
Presto查询Hive表无数据 用户问题 使用Presto查询Hive表无数据。 问题现象 通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，Presto无法查询。 原因分析 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会保存在HIVE_UNION_SUBDIR目录中，而P
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