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d > Scala”。 图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
d > Scala”。 图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
'wang'); 查询表： 配置“表输入”算子，生成三个字段： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。 单击“自动识别”后，建议手动检查
d > Scala”。 图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
00之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，可以适当降低缓存区大小。 当offheap关闭时，默认值为0.25。当offheap开启时，默认值是0
'wang'); 查询表： 配置“表输入”算子，生成三个字段： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。 单击“自动识别”后，建议手动检查
配置Hive自读自写SQL防御规则 操作场景 Hive支持对自读自写的SQL语句进行拦截。如果一条SQL语句中查询的表、分区或目录与插入的表、分区或目录一致，且以覆盖的方式插入查询的结果数据，便可判定存在自读自写的场景，用户可以在SQL防御界面通过添加规则ID为“dynamic_0004”的防御规则开启该拦截功能。
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会出现内存溢出。可使用临时表替代view或子查询，将一个多重嵌套拆分成多个查询执行。 分区表select * 必须带上分区键 分区表查询select * 不带分区键，会Impala触发全表，极大地占用计算资源，非必要场景下请按分区查询。 父主题： Impala应用开发规范
作。 查看已创建的索引 listIndices() 该API可用于列出给定表中的所有索引。 无 基于HBase本地二级索引查询数据 在具有索引的用户表中，可以使用Filter来查询数据。对于创建单索引和组合索引的用户表，使用过滤器查询的结果与没有使用索引的表相同，但数据查询性能高于没有使用索引的表。
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
较高。 定位办法 使用top命令查看CPU使用率高的进程号。 查看此进程中占用CPU高的线程。 使用命令top -H -p <PID>即可打印出某进程<PID>下的线程的CPU耗时信息。 一般某个进程如果出现问题，是因为某个线程出现问题了，获取查询到的占用CPU最高的线程号。 或者使用命令ps
HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
MRS集群中提交一个SparkSql作业。 SparkSql作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calcite实现CBO。首先SQL语句转化成Hive的AST，然后转成Calcite可以识别的Re
查看MRS集群日志 MRS集群日志概述 查看MRS云服务操作日志 查看历史MRS集群信息 查看MRS集群审计日志 查看MRS组件角色实例日志 在线检索MRS集群日志 下载MRS集群日志 采集MRS集群服务堆栈信息 配置MRS组件默认日志级别与归档文件大小 配置MRS集群审计日志本地备份数
命令功能 压缩( compaction)用于在MergeOnRead表将基于行的log日志文件转化为parquet列式数据文件，用于加快记录的查找。 命令格式 SCHEDULE COMPACTION on tableIdentifier |tablelocation; SHOW COMPACTION
的访问热度下降以及时间的老化，这些数据应该被迁移到价格低廉的存储介质上。 以详单查询场景作为典型的用例场景，进行说明：当最新详单数据刚刚被导入HDFS上时，会被上层业务人员频繁查询，所以为了提高查询性能，可以将这些详单数据最先导入到SSD磁盘中；但是随着时间的迁移，这些数据逐渐被
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
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