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查询集群列表 功能介绍 查看用户创建的集群列表信息。该接口不兼容Sahara。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。
JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据，JSON表中有破损数据导致查询异常： 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表： create external table if not exists test ( name
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。
该目录大小限制可查询结果集大小。
版本元数据查询 展示MRS版本列表 查询MRS集群版本可用的规格 父主题： API V2
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。
查询作业exe对象详情（废弃） 功能介绍 查询指定作业的exe对象详细信息。该接口不兼容Sahara。 MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。
版本元数据查询 查询对应版本元数据 父主题： API V1.1
Hue上执行Impala SQL查询中文报错 问题现象 Hue上执行Impala SQL，查询SQL结果中包含中文字符，出现报错“UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte in position 0: unexpected
查看ClickHouse慢查询语句 操作场景 在ClickHouse上执行SQL语句查询时，常因为SQL语句的分区、where条件以及索引等设置不合理问题，导致SQL查询很慢，影响数据库的整体性能。针对该场景，MRS提供了ClickHouse慢查询语句的监控功能。
Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前MRS Hive不支持向量化执行。
查询作业列表信息 功能介绍 在MRS指定集群中查询作业管理里提交的作业列表信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。
存量avro格式表，查询avro表之前设置参数spark.sql.forceConvertSchema.enabled=true，如果查询失败，可能avro格式表schema被缓存，执行refresh table命令，清除缓存后再设置参数进行查询，会将avro表格式强转指定数据类型
Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。
容错能力非常适合大批量查询，如果用户在容错集群上同时运行大量短时间小查询，则可能会遇到延迟。因此，建议处理批处理操作时使用专用的容错计算实例，与进行交互式查询的更高查询量的计算实例分开。
使用Yarn客户端命令查询历史作业报错 问题现象 执行Yarn客户端命令查询历史作业报错，进程被终止。具体错误如下: 原因分析 客户端分配内存不足，导致提交命令报错。 处理步骤 以root用户登录HDFS客户端安装节点。 执行以下命令编辑文件。
为了解决上述问题，HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。
Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 用户问题 使用Presto查询Kudu表报错。 问题现象 使用Presto查询Kudu表，报表找不到的错误： 后台报错： 原因分析 在实际的运行节点（worker实例所在节点）没有Kudu相关配置。
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。
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