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int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
segments. <database_name>. <table_name> = < list of segment ids >” 如果用户想在多线程模式下查询指定段,可使用CarbonSession.threadSet代替SET语句。 语法: “CarbonSession.threadSet
点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。 testRDD
常见的场景是使用--files上传了user.keytab,然后使用--keytab又指定了同一个文件,导致一个文件多次被上传。 处理步骤 问题1: 重新kinit一个用户并修改相应的配置参数。 问题2: 查看hadoop相关的配置项是否正确,查看spark的conf目录下的core-site.xml,hdfs-site
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
pattern, function) → varchar 描述:使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配,以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始;整个匹配没有分组(如果需要,请用括号将整个表达式括起来)。
HDFS主备倒换运行日志。 hdfs-router-admin.log 管理挂载表操作的运行日志。 threadDump-<DATE>.log 实例进程堆栈日志。 Tomcat日志 hadoop-omm-host1.out,httpfs-catalina.<DATE>.log,httpfs-host-manager
点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。 testRDD
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
HDFS主备倒换运行日志。 hdfs-router-admin.log 管理挂载表操作的运行日志。 threadDump-<DATE>.log 实例进程堆栈日志。 Tomcat日志 hadoop-omm-host1.out,httpfs-catalina.<DATE>.log,httpfs-host-manager
over inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推
TBLPROPERTIES('SORT_COLUMNS'='column1') 在执行该命令后,新的导入会使用新的SORT_COLUMNS配置值。 用户可以根据查询的情况来调整SORT_COLUMNS,但是不会直接影响旧的数据。所以对历史的segments的查询性能不会受到影响,因为历史的
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令,并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。
点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。 testRDD
topic中获取消息的角色称为Consumer。 Broker Kafka集群中的每一个节点服务器称为Broker。 keytab file 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在集群中进行API方式认证。 父主题: Kafka开发指南(普通模式)
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
topic中获取消息的角色称为Consumer。 Broker Kafka集群中的每一个节点服务器称为Broker。 keytab file 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在集群中进行API方式认证。 父主题: Kafka开发指南(安全模式)
Topic中获取消息的角色称为Consumer。 Broker Kafka集群中的每一个节点服务器称为Broker。 keytab file 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在集群中进行API方式认证。 父主题: Kafka开发指南(安全模式)