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ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能
的时候会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>.log.[编号].gz”。默认最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数和压缩文件阈值可以配置。 审计日志压缩后的日志文件名规则为：“audit.log.[yyyy-MM-dd].[编号].zip”。该文件永远都不会删除。
TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21 CST 2016 同时查看replication source和replication sink指标的命令。 hbase(main):018:0> status 'replication' 输出结果如下：
TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21 CST 2016 同时查看replication source和replication sink指标的命令。 hbase(main):018:0> status 'replication' 输出结果如下：
Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor
'1', 'cf:cid', '1000' 如果开启了kerberos认证，需要将客户端的配置文件“spark-default.conf”和sparkJDBC服务端中的配置项spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled置为true。 开发思路
07 14:47:38 CST 2022 | ENABLE | Stale | true Materialized Views：物化视图的名称 Last Refresh Time：最近一次刷新物化视图的时间 Status：物化视图状态 DISABLE：物化视图连续三次自动刷新失败导致的不可用状态，不可用作被改写
点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点：
UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors的信息进行查询，FusionInsight版本中添加了查询SQL、JDBC
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可
TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21 CST 2016 同时查看replication source和replication sink指标的命令。 hbase(main):018:0> status 'replication' 输出结果如下：
Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor
xml”。获取Yarn客户端配置文件（下载路径/Yarn/config）中的“core-site.xml”。 用于替换原有代码的中的使用的配置文件。 分别在HDFS和Yarn的“core-site.xml”文件中增加访问OBS的信息，具体如下： <property> <name>fs.obs.endpoint</name>
into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。可以开启log列裁剪减少合并时IO读取开销 SparkSQL执行查询，先执行： set hoodie.enable
TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21 CST 2016 同时查看replication source和replication sink指标的命令。 hbase(main):018:0> status 'replication' 输出结果如下：（具体以实际节点输出结果为准）
设置特定配置变量（键）的值。 说明： 若变量名拼错，Beeline不会显示错误。 set 打印由用户或Hive覆盖的配置变量列表。 set -v 打印Hadoop和Hive的所有配置变量。 add FILE[S] <filepath> <filepath>* add JAR[S] <filepath> <filepath>*
timeout.ms大10s。 session.timeout.ms的大小设置要在服务端参数group.min.session.timeout.ms和group.max.session.timeout.ms之间。 以上参数可以根据实际情况进行适当的调整，特别是max.poll.record
已被占用。 Spark UI端口范围由配置文件spark-defaults.conf中的参数“spark.random.port.min”和“spark.random.port.max”决定，如果该范围端口都已被占用，则 导致无端口可用从而连接失败。 解决方法：调节重连次数spark
清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]# make clean rm -f hdfs_test.o rm -f hdfs_test 编译生成新的目标和可执行文件，运行如下命令。
connections等参数均未能解决。 怀疑是GaussDB的问题，因为增加字段会遍历每个分区执行getPartitionColumnStatistics和alterPartition。 使用omm用户执行gsql -p 20051 -U omm -W password -d hivemeta登
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