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Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只能对简
BE运行数据导入或查询任务报错 现象描述 导入或查询数据时，报错： Not connected to 192.168.100.1:8060 yet, server_id=384 原因分析 运行任务的BE节点故障。 RPC拥塞或其他错误。 处理步骤 如果运行任务的BE节点故障，需查看具体的故障原因再进行解决。
慢查询界面过滤条件 条件 参数说明 慢查询运行时长大于 按照慢SQL查询语句查询累计时长过滤查询。 支持时长大于：3(s)、9(s)、15(s)、25(s) 按查询id 根据查询界面对应慢查询语句的“查询id”字段过滤查询。 支持按照“查询id”的部分值进行模糊查询，例如，查询ID为“111-22
> Impala”。 单击“查询管理”，列表默认显示所有正在进行的查询。 单击“已经结束的查询”可以查看已经完成查询的相关信息。 用户可以根据实际情况按照慢查询运行时长、查询id、用户、所属数据库进行查询。 用户可以通过“停止”操作手动停止正在进行查询的任务。 父主题： 使用Impala
查询SQL结果 功能介绍 在MRS集群中查询一条SQL的执行结果。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id} 表1 路径参数 参数 是否必选
快速购买MRS集群 MRS包含了多种大数据组件，用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 本章节以HBase查询集群为例介绍如何快速购买一个MRS集群。HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可
> Impala”。 单击“查询管理”，列表默认显示所有正在进行的查询。 单击“已经结束的查询”可以查看已经完成查询的相关信息。 用户可以根据实际情况按照慢查询运行时长、查询id、用户、所属数据库进行查询。 用户可以通过“停止”操作手动停止正在进行查询的任务。 父主题： 使用Impala
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
导出Doris查询结果集 本章节主要介绍如何使用SELECT INTO OUTFILE命令，将Doris查询结果集使用指定的文件格式导出到指定的存储系统中。 导出命令不会检查文件及文件路径是否存在、是否会自动创建路径、或是否会覆盖已存在文件，由远端存储系统的语义决定。 如果在导出
查询所有标签 功能介绍 查询租户在指定Region下的所有标签集合 。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.1/{project_id}/clusters/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File
ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种
spark-beeline查询Hive视图报错 用户问题 MRS 3.1.2版本，spark-beeline查询Hive视图报错，报错如下： 根据提示set spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false后，查不到数据（但是实际在Hive查询中是有数据的）。
据和业务的安全。 多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。 对此，MRS企业级大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。 MRS多租户介绍：
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
ClickHouse逻辑视图设计 建议如下： 业务逻辑上有很多比较复杂的SQL运算，可以封装为一个视图，后续查询时只查询视图，简化业务查询使用。 如果业务间有权限隔离诉求，可将部分数据查询封装到视图中，使用视图方只能看到视图下有限行及列的数据。 父主题： ClickHouse应用开发规范
starting：查询启动中的集群列表。 running：查询运行中的集群列表。 terminated：查询已删除的集群列表。 failed：查询失败的集群列表。 abnormal：查询异常的集群列表。 terminating：查询删除中的集群列表。 frozen：查询已冻结的集群列表。
=120s HetuEngine支持查询下推（pushdown），它能把查询，或者部分查询，下推到连接的数据源。这意味着特殊的谓词，聚合函数或者其他一些操作，可以被传递到底层数据库或者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。
sh --delete --zookeeper ZooKeeper集群业务IP:2181/kafka --topic topicname 查询所有topic：kafka-topics.sh --zookeeper ZooKeeper集群业务IP:2181/kafka --list
BO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使join顺序达到合适。但是也可能存在特殊情况导致join顺序调整不准确。例如数据存在倾斜，以及查询条件值在表中不存在等场景，可能调整出非优化的join顺序。 开启列统计信息自动收集时，需要在reduce侧做聚合统计
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