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<= 80% * 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
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(basePath) 查询Hudi表。 注册临时表并查询: val roViewDF = spark.read.format("org.apache.hudi").load(basePath
关闭主备集群同步 查询所有的同步集群,获取PEER_ID。 list_peers 删除所有同步集群。 remove_peer '备集群ID' 示例: remove_peer '1' 查询所有同步的表。 list_replicated_tables 分别disable7查询到的所有同步的表。
u-limit 表示该节点上YARN可使用的物理CPU百分比。默认是90,即不进行CPU控制,YARN可以使用节点全部CPU。该参数只支持查看,可通过调整YARN的RES_CPUSET_PERCENTAGE参数来修改本参数值。注意,目前推荐将该值设为可供YARN集群使用的CPU百分数。
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名,获取JDBC连接,确认Impala SQL的类型(DDL/DML),调用对应的接口执行Impala SQL,输出查询的列名和结果到控制台,关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
address STRING) -- 一个表可以拥有一个或多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询,可缩小查询范围,加快数据的检索速度,还可对数据按照一定的条件进行管理。 -- 使用关键字PARTITIONED BY指定分区列名及数据类型 PARTITIONED
访问FusionInsight Manager系统,进行查询、添加、删除等操作。 流程分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表1所示。 表1 在Manager中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 添加用户 请参见添加Manager用户。 2 查找用户 请参见查找Manager用户。 3 修改用户
灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > HBase > 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
相关依赖jar包将自动下载,不需手动添加。 当样例代码使用其他FusionInsight组件时,例如Kafka等,请去对应FusionInsight组件的服务端安装目录查找并添加依赖包。样例工程对应的依赖包详情,请参见参考信息。 (可选)如果导入Scala语言开发的样例程序,还需要为工程设置语言。 在IDEA主页,选择“File>Project
解决Hudi海量分区场景查询过滤不带分区条件,查询性能慢的问题 Identical substrings in primary keys with bucket index cause duplicate keys error 解决Hudi删除外表之后重建报错的问题 解决Hive查询Hudi特殊场景下失败的问题
default”,勾选表hbaseTable的“查询”,单击“确定”保存。 在Manager用户界面创建一个“人机”用户,例如“hbase_select_user”,加入“hive”组,绑定角色“hive_hbase_select”,用于查询SparkSQL表和HBase表。 执行以下命令,配置环境变量。
default”,勾选表hbaseTable的“查询”,单击“确定”保存。 在Manager用户界面创建一个“人机”用户,例如“hbase_select_user”,加入“hive”组,绑定角色“hive_hbase_select”,用于查询SparkSQL表和HBase表。 执行以下命令,配置环境变量。
y的过滤器中触发Select查询,则执行子查询,并将输出作为IN过滤器广播到左表,否则将执行SortMergeSemiJoin。建议在IN过滤器子查询未返回太多记录时启用此参数。例如,IN子句子查询返回10k或更少的记录时,启用此参数将更快地给出查询结果。 示例:select *
-----+--+ EXCEPT、INTERSECT EXCEPT返回两个结果集的差(即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值)。 INTERSECT返回两个结果集的交集(即两个查询都返回的所有非重复值)。 例如,Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。
+--+ EXCEPT、INTERSECT 语法简介 EXCEPT返回两个结果集的差(即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值)。 INTERSECT返回两个结果集的交集(即两个查询都返回的所有非重复值)。 例如,Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。
义和元数据查询。基于Hive的HCatalog功能,Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL,提交MapReduce任务,查询MapReduce任务执行结果等操作。
定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能,Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL,提交Mapreduce任务,查询Mapreduce任务执行结果等操作。
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名,获取JDBC连接,确认Impala SQL的类型(DDL/DML),调用对应的接口执行Impala SQL,输出查询的列名和结果到控制台,关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名,获取JDBC连接,确认Impala SQL的类型(DDL/DML),调用对应的接口执行Impala SQL,输出查询的列名和结果到控制台,关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
元数据缓存刷新时间,单位:分钟 通过hive创建表tb3,此时Hetu-cli查询结果: show tables; Table ------- tb1 tb2 (2 rows) 刷新元数据缓存后再次查询: refresh catalog hive; show tables;