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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。对于没有
进行压缩处理，且用户可以配置AES和SMS4算法加密存储。 各组件支持本地数据目录访问权限设置，无权限用户禁止访问数据。 所有集群内部用户信息提供密文存储。 安全认证 基于用户和角色的认证统一体系，遵从账户/角色RBAC（Role-Based Access Control）模型，
优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使Join顺序达到更优。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。对于没有
查询MRS集群版本可用的规格 功能介绍 查询MRS集群版本可用的规格 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/metadata/version/{version_name}/available-flavor 表1 路径参数 参数 是否必选
数据分析代码实现，请见查询Hive数据。 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。 统计表employees_info中有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。
查询集群详情 功能介绍 查看指定集群的详细信息。该接口不兼容Sahara。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.1/{project_id}/cluster_infos/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_id
查询标签配额 功能介绍 查询标签配额信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags/quota 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释：
去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors的信息进行查询，MRS版本中添加了查询SQL、JDBC/ODBC Serve
假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
row (state=,code=0) 原因分析 客户查询大量数据，数据量过大。 客户在检索数据时使用select * from table_name;，进行全表查询，表内数据过多。 beeline默认启动内存128M，查询时返回结果集过大，导致beeline无法承载导致。 解决办法
假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
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。
假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 问题 Hive创建超过3.2万分区的表，执行带有WHERE分区的条件查询时出现异常。 “metastore.log”中打印的异常信息包含以下信息： Caused by: java.io.IOException: Tried to
假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_
一个关键特性，适用于四个查询场景：使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。
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