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amespace进行创建、查询、删除，获取指定Namespace中表的操作。 HBase表以“命名空间:表名”格式进行存储，若在创建表时不指定命名空间，则默认存储在“default”中。其中，“hbase”命名空间为系统表命名空间，请不要对该系统表命名空间进行业务建表或数据读写等操作。
amespace进行创建、查询、删除，获取指定Namespace中表的操作。 HBase表以“命名空间:表名”格式进行存储，若在创建表时不指定命名空间，则默认存储在“default”中。其中，“hbase”命名空间为系统表命名空间，请不要对该系统表命名空间进行业务建表或数据读写等操作。
MAX(NAME) MIN 获取最小值。 MIN(NAME) SUM 数字求合。 SUM(X) STDDEV_POP 标准差。 STDDEV_POP( X ) STDDEV_SAMP 样板标准差。 STDDEV_SAMP( X ) NTH_VALUE 分组后的第几个值。 NTH_VALUE( name
问表。 回答 原因分析： 这是由于Spark2x与Spark1.5存储DataSoure表信息的格式不一致导致的。Spark1.5会将schema信息分成多个part，使用path.park.0作为key进行存储，读取时再将各个part都读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark
Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时，通过设置表文件分布的locator信息，可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。 Hive开源增强特性：支持列加密功能
Load导入Doris数据需依赖客户端读取，再推送到Doris。Broker Load则是将导入请求发送给Doris，由Doris主动拉取数据，因此如果要导入的数据存储在对象存储中，使用Broker Load是最便捷的。使用Broker Load方式，数据就不需要经过客户端，而由Doris直接读取导入。 用户需要通过MySQL协议创建Broker
UDF），如何在多个HiveServer之间同步删除？ 回答 因为多个HiveServer之间共用一个MetaStore存储数据库，所以MetaStore存储数据库和HiveServer的内存之间数据同步有延迟。如果在单个HiveServer上删除永久函数，操作结果将无法同步到其他HiveServer上。
问表。 回答 原因分析： 这是由于Spark2x与Spark1.5存储DataSoure表信息的格式不一致导致的。Spark1.5会将schema信息分成多个part，使用path.park.0作为key进行存储，读取时再将各个part都读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark
本章节介绍在存算分离场景下如何配置Hive任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升Hive的数据读取效率。 前提条件 Guardian服务正常，且
本章节介绍在存算分离场景下如何配置Spark任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升Spark的数据读取效率。 前提条件 Guardian服务正常，
UDF），如何在多个HiveServer之间同步删除？ 回答 因为多个HiveServer之间共用一个MetaStore存储数据库，所以MetaStore存储数据库和HiveServer的内存之间数据同步有延迟。如果在单个HiveServer上删除永久函数，操作结果将无法同步到其他HiveServer上。
T-Digest函数 概述 T-digest是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest
流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍Spark、Spark
Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 StorageLevel：数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 JavaRDD支持两
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
由两个进程组成，一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master，另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源（例如：内存、SDD、HDD），对底层存储进行数据操作。 Client Alluxio
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
问题背景与现象 数据出现不均衡，某磁盘过满而其他磁盘未写满。 HDFS DataNode数据存储目录配置为“/export/data1/dfs--/export/data12/dfs”，看到的现象是大量数据都是存储到了“/export/data1/dfs”，其他盘的数据比较均衡。 原因分析 磁
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联
Flume与其他组件的关系 Flume与HDFS的关系 当用户配置HDFS作为Flume的Sink时，HDFS就作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HDFS中。 具体操作场景请参见典型场景：从本地采集静态日志保存到HDFS和典型场景：从本地采集动态日志保存到HDFS。
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