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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： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
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： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
mapreduce.jobhistory.webapp.port 19888 26012 Job history服务器Web http端口。 该端口用于：查看Job History服务器的Web页面。 说明： 端口的取值范围为一个建议值，由产品自己指定。在代码中未做端口范围限制。 安装时是否缺省启用：是
SQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。ThriftServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置ThriftServer的时候，至少要配置ThriftServer的主机名和端口，如果要使用Hive数据的话，还要提供Hive
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
修改参数值后，需重启Yarn服务使其生效。 说明： 在修改值为“false”并生效后，生效前的日志无法在WebUI中获取。 如果需要在WebUI界面上查看之前产生的日志，建议将此参数设置为“true”。 true yarn.nodemanager.log-aggregation.roll-m
显示类似如下信息，表示Maxwell启动成功。 Success to start Maxwell [78092]. 验证Maxwell 登录Maxwell所在的服务器。 查看日志。如果日志里面没有ERROR日志，且有打印如下日志，表示与MySQL连接正常。 BinlogConnectorLifecycleListener
rkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。
结构图说明 名称 描述 Client YARN Application客户端，用户可以通过客户端向ResourceManager提交任务，查询Application运行状态等。 ResourceManager(RM) 负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点（Node
显示类似如下信息，表示Maxwell启动成功。 Success to start Maxwell [78092]. 验证Maxwell 登录Maxwell所在的服务器。 查看日志。如果日志里面没有ERROR日志，且有打印如下日志，表示与MySQL连接正常。 BinlogConnectorLifecycleListener
修改参数值后，需重启YARN服务使其生效。 说明： 在修改值为“false”并生效后，生效前的日志无法在WebUI中获取。 如果需要在WebUI界面上查看之前产生的日志，建议将此参数设置为“true”。 true yarn.nodemanager.log-aggregation.roll-m
rkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Hive > 更多 > 启用Ranger鉴权”，查看该参数是否置灰。 是，创建用户并在Ranger中赋予该用户相关操作权限： 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，在新增用户界面创
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
e.topic.enable = true”） 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题： Kafka
testuser; 对TABLE/VIEW进行赋权操作，执行如下命令，其中TABLE为要操作的表或视图名称，user为需要操作的角色。 对某数据库下的表赋予查询权限： GRANT SELECT ON TABLE TO user; 对某数据库下的表赋予写入权限： GRANT INSERT ON TABLE
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设
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