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自定义”修改HiveServer角色的“hive-site.xml”自定义配置文件，增加HBase配置文件的如下配置项。 从已下载的HBase客户端配置文件的hbase-site.xml中，搜索并添加如下配置项及其取值到HiveServer中。 hbase.security.authentication hbase
-mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hive 将表格中的文件上传到对应目录，请参考表2。 表2 文件上传列表 初始文件路径 文件 上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”）
quota of /hbase is exceeded。 解决办法 通过后台使用df -h命令查看数据盘目录空间已满，因此需要删除无用的数据来进行应急恢复。 后续需要扩容节点来解决数据目录空间不足问题。 父主题： 使用HBase
与普通的视图相比，物化视图会存储实际数据，占用存储资源，并且会有预计算带来的数据滞后性的问题，因此物化视图推荐在如下场景中使用： 执行频次高的查询。 查询包含非常耗时的操作，比如聚合、连接操作等。 对查询结果数据可以允许有一定的滞后性。 物化视图仅支持对接共部署Hive和外接Hive数据源，并且数据源表的存
Manager支持包周期集群指定节点缩容 MRS大数据组件 解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题
HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan数据性能 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 HBase JVM参数优化说明
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导 Repartition时有部分Partition没数据 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 当表名为table时，执行相关操作时出现异常 执行analyze table语句，因资源不足出现任务卡住
cipal将keytab文件和对应用户带入任务中。如果此处的keytab文件和之前Kafka的jaas.conf中配置的是同一个，则Spark会报一个文件多次上传的问题。解决办法是复制一份keytab文件，使得--files和--keytab上传不同的文件。 父主题： 使用Spark
Doris应用开发规范 Doris建表规范 Doris数据变更规范 Doris命名规范 Doris数据查询规范 Doris数据导入规范 Doris UDF开发规范 Doris连接运行规范
10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。 Spark Streaming应用使用了state函数（例如：upd
10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。 Spark Streaming应用使用了state函数（例如：upd
不同维度表的选择率，详情如表1所示。 表1 数据过滤 表名 原始数据条数 过滤后数据条数 选择率 date_dim 73000 6200 8.5% item 18000 19 0.1% 上述表格获取到原始表的数据条数，估算出过滤后的数据条数后，计算出选择率=过滤后条数/原始条数。
values) 测试insertRecord，不实际写入数据，只将数据传输到server即返回。 void testInsertTablet(Tablet tablet) 测试insertTablet，不实际写入数据，只将数据传输到server即返回。 父主题： IoTDB开发指南（普通模式）
在应用开发环境中，导入样例工程到IDEA开发环境。 在IDEA中选择“File > Open”，弹出“浏览文件夹”对话框。 选择样例工程文件夹，单击“OK”。 修改样例工程中的如下参数，请参考表1。 表1 文件参数修改列表 文件名 参数名 值 取值样例 \src\main\resources\job.properties
在应用开发环境中，导入样例工程到IDEA开发环境。 选择“File > Open”，弹出“浏览文件夹”对话框。 选择样例工程文件夹，单击“OK”。 修改样例工程中的如下参数，请参考表1。 表1 文件参数修改列表 文件名 参数名 值 取值样例 \src\main\resources\job.properties
时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll as P4HyperLogLog)。在当前数据引擎的实现中，hll的数据草图是通过一组32位的桶来存储对应的最大hash。 序列化 数据草图可以通过v
Refresh Thread发现当前时间已经超过Credential文件更新时间（即token renew周期 *0.8）时，会等待1分钟再去HDFS上面获取最新的Credential文件，以确保AM端已经将更新后的Credential文件放到HDFS上。 当“dfs.namenode.delegation
钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据 val env =
钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据 val env =
ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，MergeTree作为家族系统最基础的表引擎，提供了数据分区、一级索引和二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。 父主题： ClickHouse应用开发简介
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