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count(a.id) FROM ( SELECT id FROM mytable WHERE id < 100000000 ) AS a INNER JOIN ( SELECT id FROM mytable WHERE id < 1000000 ) AS b ON a.id = b.id;
/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/{job_execution_id}/sql-result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_execution_id 是 String 参数解释： 作业ID。获取方法，请参见获取作业ID。
bsEnabled配置。 右键单击“PrestoJDBCExample.java”。 单击“Run as > Java Application”运行对应的应用程序工程。 查看结果。运行成功结果会有如下信息： NY Metro : 2 Mid Atlantic : 6 Mid Atlantic
成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID、应用名称、开始时间、结束时间、执行时间、所属用户等信息。单击应用ID，页面将跳转到该应用的SparkUI页面。 查看Spark日志获取应用运行情况。 您可以查看Spark日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。相关日志信息可参考Spark2x日志介绍。
操作场景 在代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 在本地Windows中调测HDFS程序 （可选）在开发环境中（例如IntelliJ
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pic}”，“id”表示应用的标示，如：app1。读取offset会有以下两种场景： 场景1 当拓扑运行后，KafkaSpout会将offset存放在ZooKeeper路径：“/{zkRoot}/{id}/{partitionId}”下，其中“zkRoot”和“id”是用户指定的
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task
本章节只适用于MRS产品Storm与Kafka组件间的访问。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm和Kafka组件已经安装，并正常运行。 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件
logs/$job_id (directory for $job_id) logs/$job_id/job.xml.html logs/$job_id/$attempt_id (directory for $attempt_id) logs/$job_id/$attempt_id/stderr
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查看Flink应用运行结果 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
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ClickHouse日志详细信息 日志类型 日志文件名 描述 ClickHouse相关日志 /var/log/Bigdata/clickhouse/clickhouseServer/clickhouse-server.err.log ClickHouseServer服务运行错误日志文件路径。
logs/$job_id (directory for $job_id) logs/$job_id/job.xml.html logs/$job_id/$attempt_id (directory for $attempt_id) logs/$job_id/$attempt_id/stderr
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