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ngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest 描述：将所有输入的tdigest数据合并成一个tdigest。 v
务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine W
少设置为30天。 30天 转换为归档存储天数 指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为归档存储。若同时设置转换为低频访问存储和转换为归档存储，则转换为归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间至少长30天。若单独设置转换为归档存储，则没有时间限制。 31天 文件过期删除天数
BulkLoad同步数据类型数据到HBase表中时，存在以下限制： 数据类型转换的对应关系请参见表1。日期类型会被先转换为String类型，再存储到HBase中； 数字类型、字符串类型、布尔类型均会直接转为byte数组存储到HBase中，解析数据时，请将byte数组直接转换为对应类型，同时需要注意判断空值。 不建议
获取“默认生效子网”和待切换子网对应的IPv4网段。 此时请勿单击切换子网的“确定”按钮，否则默认生效子网将更新为切换后的子网，切换前的子网不易查询，请谨慎操作。 参考5~8添加“默认生效子网”和待切换子网的IPv4网段地址到切换前后子网绑定的网络ACL入方向规则中。 登录MRS控制台。
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
Tez Tez是Apache最新的支持DAG（有向无环图）作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez
0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上，只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 嵌入式迁移Storm业务：在Flin
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况下，应用程序（例如MapRedu
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productNumber productName storeCity storeProvince
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。
Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，除了包含Sqoop开源组件本身已有的功能外，还开发了如下的增强特性： 提供数据转化功能 支持图形化配置转换步骤 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HDFS/OBS 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HBase表 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到Phoenix表
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况下，应用程序（例如MapRedu
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
txt （根据实际RegionServer的进程ID进行替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。
test 表列名 指定要输入的列名。 id,name 是否指定分区列 暂只支持不指定分区模式。 false 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考算子帮助及表3。 表3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 MySQL输入
test 表列名 指定要输入的列名 id,name 是否指定分区列 暂只支持不指定分区模式 false 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考Loader算子帮助及表3。 表3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型
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