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distribution。 SORT_SCOPE：指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT：它提高了查询性能，特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT：数据会本地排序（任务级别排序）。
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数，一旦超过预设的时间，该查询任务直接失败，在多并发场景下，由于计算任务抢占资源，可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行，导致超时出现。因
DD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spark分布式内存计算能力，提高了Hive查询效率。 父主题： Hive
的总和是否是100。 是，则说明配置正常。 否，则说明配置异常，请执行后续步骤修复。 登录MRS Manager页面，选择“主机管理”。 查找主Master节点，主机名称前带实心五角星的Master节点即为主Master节点。 以root用户登录主Master节点。 执行su -
MY_TABLE; UPSERT VALUES 插入/修改数据。 UPSERT INTO MY_TABLE VALUES(1,'abc'); SELECT 查询数据。 SELECT * FROM MY_TABLE; CREATE INDEX 创建全局索引。 CREATE INDEX MY_IDX ON
= false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
MY_TABLE; UPSERT VALUES 插入/修改数据。 UPSERT INTO MY_TABLE VALUES(1,'abc'); SELECT 查询数据。 SELECT * FROM MY_TABLE; CREATE INDEX 创建全局索引。 CREATE INDEX MY_IDX ON
通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
('202306270002', 'webShop', '2023-06-27 11:00:00', 'CUST2', 5000, 5000); 查询表数据，验证数据是否插入。 SELECT * FROM dws_data.dws_order; 下载GaussDB(DWS)数据库JDBC驱动并上传到MRS集群。
index.parallelism 索引查找的并行度，其中涉及Spark Shuffle。 默认情况下，根据输入的工作负载特征自动计算的。 0 hoodie.bloom.index.prune.by.ranges 为true时，从文件框定信息，可以加快索引查找的速度。 如果键具有单调递增的前缀，例如时间戳，则特别有用。
通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
--插入一条Map类型数据 insert into map_tb values(MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2])); --查询数据 select * from map_tb; -- {bar=2, foo=1} 创建ROW表： --创建ROW表 create table
此时请将“yarn.timeline-service.generic-application-history.enabled”（客户端查询app任务数据时是否从TimelineServer服务获取）参数设置为“false”，直接从ResourceManager上面获取app任务数据。
cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中，如果存在异常CarbonData数据，则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /
群的名称 > Hive > Hive读写权限”，根据不同任务场景，勾选不同权限，单击“确定”保存。 说明： 在默认数据库中，查询其他用户表的权限：勾选“查询”。 在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限：勾选“删除”和“插入”。 Flink 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
rand() % 365, 'abc'), (2, rand() % 365, 'bcd'), (1, rand() % 365, 'def'); 查询test_upsert表数据 select * from upsert_tab; ┌─id─┬───pdate─┬─name─┐ │ 2
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