检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
--指定bulk_insert写入时的并行度,等于写入完成后保存的分区parquet文件数。 insert 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。
系统可用内存”, 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例:如果查询的范围比较大,单个序列10000个点以上,JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K,即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例:500万序列,对应内存配置为:-Xms128G -Xmx128G
在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划,此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图,与其他大表join时,即便视图的结果集很小,也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划,此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图,与其他大表join时,即便视图的结果集很小,也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
者MetaStore的请求以及记录执行的语句是什么。 如下的HiveServer审计日志,表示在2016-02-01 14:51:22 用户user_chen向HiveServer发起了show tables请求,客户端IP为192.168.1.18。 如下的MetaStore审计日志,表示在2016-01-29
持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO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
PhoenixExample.main()”运行对应的应用程序工程。 若运行报“Message stream modified (41)”的错误,这可能与JDK的版本有关系,可以尝试修改运行样例代码的JDK为8u_242以下版本或删除“krb5.conf”配置文件的“renew_lifetime =
样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用,当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1 各组件样例工程汇总 组件 样例工程位置
RegionServer处理Put请求的数据,会将数据写入MemStore和HLog: 当MemStore大小达到设置的“hbase.hregion.memstore.flush.size”参数值大小时,MemStore就会刷新到HDFS生成HFile。 当当前Region的列簇的HFile数量达到“hbase
据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯的数据,实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集:利用Flume实现实时数据采集,并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入
成,且长度为[1-64]个字符。 不同作业的名称允许相同,但不建议设置相同。 默认取值: 不涉及 arguments 否 Array of strings 参数解释: 程序执行的关键参数,该参数由用户程序内的函数指定,MRS只负责参数的传入。 约束限制: 参数最多为150000字符,不能包含;|&>'<$
Source在按行读取过程中,会忽略掉每一个Event的最后一个换行符,该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据,可以设置多个Source消费同一个topic的数据,每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
选择正确的项目,在“备份路径”手工选中备份文件的完整路径并复制。 选择“恢复管理 > 创建”。 在“任务名称”填写恢复任务的名称。 在“恢复对象”选择待操作的集群。 在“恢复配置”的“业务数据”下,勾选“Doris”。 在“Doris”的“路径类型”,选择一个恢复目录的类型。 表1 恢复数据
在聚合函数中,FILTER是更符合SQL标准用于过滤的语法,并且能获得更多的性能提升。FILTER是用于聚合函数的修饰符,用于限制聚合中使用的值。 【示例】在某些场景下需要从不同维度来统计UV,如Android中的UV,iPhone中的UV,Web中的UV和总UV,这时可能会使用如下CASE
查询历史”,打开备份任务执行历史记录。 在弹出的窗口中,在指定一次执行成功记录的“备份路径”列,单击“查看”,打开此次任务执行的备份路径信息,查找以下信息: “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目,在“备份路径”手工选中备份文件的完整路径并复制。 在FusionInsight
Source在按行读取过程中,会忽略掉每一个Event的最后一个换行符,该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据,可以设置多个Source消费同一个topic的数据,每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
RegionServer处理put请求的数据,会将数据写入memstore和hlog, 当memstore大小达到设置的“hbase.hregion.memstore.flush.size”参数值大小时,memstore就会刷新到HDFS生成HFile。 当当前region的列簇的HFile数量达到“hbase
域展示)等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制,在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性: 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性,请参见https://cwiki
'info:modify_time','2021-03-03 15:20:39' 上述数据的modify_time列可设置为样例程序启动后30分钟内的时间值(此处的30分钟为样例程序默认的同步间隔时间,可修改)。 put 'hbase_table','9','info:modify_time'
Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。