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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合
配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3，其版本不低于3.6，最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号
CarbonData CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎
Doris建表规范 该章节主要介绍创建Doris表时需遵循的规则和建议。 Doris建表规则 在创建Doris表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小应保持在100MB~3GB之间，单分区中最大分桶数量不超过5000。 表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 表的分桶列不要设置太多
批量构建HBase全局二级索引数据 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可基于MapReaduce任务，批量构建已有数据的索引数据。 批量构建全局二级索引数据 只有处于INACTIVE状态的索引才能进行批量构建，如需重建索引数据，请先修改索引状态。 数据表中存在大量数据时
MRS集群补丁说明 EulerOS补丁说明 MRS 3.3.1-LTS.1.2补丁说明 MRS 3.3.1-LTS.1.1补丁说明 MRS 3.3.0-LTS.1.1补丁说明 MRS 3.3.0.3.1补丁说明 MRS 3.2.0-LTS.1.10补丁说明 MRS 3.2.0-LTS
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
配置HDFS细粒度锁 操作场景 历史版本的HDFS使用了全局锁，读-写互斥，写-写互斥，即全局一把锁。但是实际上并非所有的读-写，写-写操作都会产生资源竞争。因此在该版本汇总引入了细粒度锁特性（FGL）。FGL对全局锁按照目录以及操作类型进行拆分，只有会产生资源竞争的操作才会使用同一个锁
备NameNode节点长时间未启动，导致启动失败 问题 长时间没有启动备NameNode，edits文件由于老化策略被自动清理后，重新启动NameNode时找不到所需的edits文件，从而报错。 There appears to be a gap in the edit log.
使用curl命令操作OpenTSDB 写入数据 例如，录入一个指标名称为testdata，时间戳为1524900185，值为true，标签为key，value的指标数据。 curl -ki -X POST -d '{"metric":"testdata", "timestamp":
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync.database
Flume客户端安装失败 问题现象 安装Flume客户端失败，提示JAVA_HOME is null或flume has been installed。 CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: JAVA_HOME is null
SHOW_FS_PATH_DETAIL 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 查看指定的FS路径的统计数据 命令格式 call show_fs_path_detail(path=>'[path]', is_sub=>'[is_sub]', sort=>'[sort
FlinkSQL Redis表开发规则 Flink Redis作业参数规范 Flink Redis作业参数配置规范如下表所示。 表1 Flink Redis作业参数规范 配置项 是否必选 类型 描述 zSetScoreColumn 可选 String Redis作为维表时，ZSet
Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则
配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3，其版本不低于3.6，最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号
调整Hive元数据超时 大分区表包含过多分区，导致任务超时，同时大量分区可能需要更多时间来加载与元存储缓存同步。因此，为了在更大规模存储中获得更好的性能，建议相应地调整加载元数据缓存最大超时时间和加载元数据连接池最大等待时间。 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight
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