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开启CBO连接重排序。 false [true,false] spark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold 动态规划算法中允许的最大的join节点数量。 12 >=1 spark.sql.cbo.joinReorder.card.weight 在重连接执行计
-setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令，给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点，如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。
lickHouse数据盘单独挂载，元数据盘共享第一个数据盘目录。 磁盘实际容量 由于磁盘存在1MB = 1024KB或者1000KB的不同算法，一般来说，磁盘实际可用容量 = 磁盘标注容量 * 0.9。 例如磁盘标注容量为1.2 TB，实际容量为1200 * 0.9 = 1080
Kafka数据？ 消费Kafka Topic时报错“Not Authorized to access group XXX”如何处理？ Kudu支持的压缩算法有哪些？ 如何查看Kudu日志？ 新建集群Kudu服务异常如何处理？ Presto如何配置其他数据源？ MRS 1.9.3 Ranger证书如何更新？
配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPP
配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPP
dfs.datanode.sync.behind.writes true 压缩调优 CarbonData结合少数轻量级压缩算法和重量级压缩算法来压缩数据。虽然这些算法可处理任何类型的数据，但如果数据经过排序，相似值在一起出现时，就会获得更好的压缩率。 CarbonData数据加载过程
结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图12 算法流程 概念上shu
ioForBroadcastJoin 两表进行join操作的时候，当非空分区比率低于此配置时，无论其大小如何，都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时，此配置才有效。 0.2 父主题： Spark SQL企业级能力增强
ioForBroadcastJoin 两表进行join操作的时候，当非空分区比率低于此配置时，无论其大小如何，都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时，此配置才有效。 0.2 父主题： Spark SQL企业级能力增强
3), (NULL, 4)) T(v1, v2); -- 0.5 hash_counts(x) 描述：返回一个包含Murmur3Hash128哈希值及其在属于x的内部MinHash结构中出现的计数的Map。其中x是setdigest类型。 SELECT hash_counts(mak
dfs.datanode.sync.behind.writes true 压缩调优 CarbonData结合少数轻量级压缩算法和重量级压缩算法来压缩数据。虽然这些算法可处理任何类型的数据，但如果数据经过排序，相似值在一起出现时，就会获得更好的压缩率。 CarbonData数据加载过程
join关联键发生更新时会发生数据乱序，建议右表先关联成一个view，然后再与左表关联。 关联键group_id改变导致“-D”和“+I”乱序，下游根据user_id哈希时虽然进入同一并行度，但是“+I”消息先到，“-D”消息后到，最终写入宽表时记录就会被删除。 优化前SQL： select... from
证的一种登录验证方式。 在请求发送之前，用Basic加一个空格标识基本认证，以用户名追加一个冒号然后串接上密码，再将此字符串用Base64算法编码。 例如： 用户名是admin、密码是Asd#smSisn$123，则拼接后的字符串就是admin:Asd#smSisn$123，然后
key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。 如轮训方式：rand()，表示在写入数据时直接将数据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 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 Analy
email like '%cn'; 扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储
email like '%cn'; 扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储
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(OBS)上的对象进行切片，并建立索引，大幅提升缓存数据的读取性能。通过ZooKeeper实现轻量化的服务发现，提供超高可用性。基于LRU算法管理分片数据的生命周期。 MemArtsCC主要特点 去中心化架构，所有实例提供对等服务能力。 轻量化设计，极低的资源占用率。 应用解耦，业务无需感知无需适配即可使用。
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