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taging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径
在查询客户所有记录等信息的范围查询中，HBase可以扫描热存储和冷存储中的数据。查询结果将根据数据行按写入表时的时间戳降序返回。在大多数情况下，热数据出现在冷数据之前。如果在范围查询中没有配置HOT_ONLY参数，HBase将会扫描热存储和冷存储中的数据，查询响应时间将会增加。如果
建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。 父主题： 组件介绍
MetaStore（角色） > 自定义”，添加“hive-ext.skip.grant.partition”参数，值为“true”。添加该参数后在库授权时会跳过分区扫描。需要重启Metastore实例生效。 相关概念 表1 使用Hive表、列或数据库场景权限一览 操作场景 用户需要的权限 DESCRIBE
ation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 MRS HDFS数据迁移到OBS 本实践以MRS HDFS数据迁移到OBS为例，介绍如何通过CDM将文件类数据迁移到文件中。
ase.apache.org/book/cp.html。 org.apache.hadoop.hbase.client.Scan中新增反向扫描方法设置isReversed()和setReversed(boolean reversed)。 HBase 0.98到1.0的API变更，请参考：https://issues
Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 约束与限制 已安装DBeaver 6.3.5版本，DBeaver软件下载链接为：https://dbeaver
一个目录设置多个规则和动作时，规则被先触发的放在规则/动作列表的下面，规则被后触发的放在规则/动作列表的上面，避免动作反复执行。 系统每个小时整点扫描动态存储策略指定的目录下的文件是否符合规则，如果满足，则触发执行动作。执行日志记录在主NameNode的“/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，适合有固定模式的报表类查询场景，但是该模型不适用于count(*)查询。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在
可设置如下约束条件限制用户查询： NONE：没有约束 DISALLOW_EXCEEDED_SCAN_ON_PARTITION（默认值）：不允许单Hive分区表扫描最大分区数大于hive.max-partitions-per-scan参数值 DISALLOW_EXCEEDED_SCAN_ON_PARTITION
以根据业务特点选择不同的表格式。 图4 实时OLAP数据查询 表模型选择： Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，适合有固定模式的报表类查询场景，但是该模型不适用于count(*)查询。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方
其中表名“t1”也可替换为全限定名“hive.tpcds_2gb.t1”，但不能为“tpcds_2gb.t1”。 物化视图的“查询重写”不支持全表扫描，SQL查询没有使用Where子句，无法被查询重写。 例如：表“hivetb1”的列定义包含了“id”、“name”、“age”三个列，如下SQL查询就无法被“查询重写”。
Short for --ignore-case. -v Short for --verbose. 扫描Opentsdb的指标数据 执行tsdb query命令批量查询导入的指标数据，命令格式如下： tsdb query <START-DATE>
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方
能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior，突破单集群规模瓶颈，单集群调度能力超10000节点。
一个目录设置多个规则和动作时，规则被先触发的放在规则/动作列表的下面，规则被后触发的放在规则/动作列表的上面，避免动作反复执行。 系统每个小时整点扫描动态存储策略指定的目录下的文件是否符合规则，如果满足，则触发执行动作。执行日志记录在主NameNode的“/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop
数恢复时长，每1万保留任务大约需要1分钟。 Mapreduce 2min+x JobHistoryServer：2min+x x为历史任务扫描时长，每10万任务大约2.5分钟。 ZooKeeper 2min+x quorumpeer：2min+x x为加载znode节点时长，每100万znode大约1分钟。
如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题 MRS 3.1.2-LTS.2.6 修复问题列表： 修复log4j漏洞(CVE-2021-44228)，log4j升级到2.17.2版本 包含MRS 3.1.2-LTS.2.2修复问题 补丁兼容关系 MRS 3
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