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//开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete") .format("console") .start();
开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\ .format("console")\ .start() query
de的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有ZKFC进程。 HDFS NameNode的ZKFC连接到ZooKeeper，把主机名等信息保存到ZooKeeper中，即“/hadoop-ha”下的znode目录里。先创建znode目录的Na
//开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete") .format("console") .start();
when子句的view视图或子查询，不应嵌套超过3层，避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出 case when子句包含多个判断分支，在多层view视图或子查询嵌套场景下，复杂度呈指数增长，通过实测该场景下嵌套层数不能超过3层，否则会出现内存溢出。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。
为了运行MRS产品Hive组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。 本章节以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 操作步骤 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\hive-examples”目录下
为了运行MRS产品Hive组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 该章节以在Windows环境下开发SpringBoot方式连接Hive服务的应用程序为例。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
机上的CPU/内存/IO资源，对于复杂SQL查询（复杂聚合、复杂join计算）能够支持50~100并发，对于简单的SQL查询，支持100~200左右查询。 如果集群有混合负载（要求极致性能的点查/范围查询和有大数据量聚合及join查询），建议将不同类型的负载拆分到不同集群；对于集
装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 登录FusionInsight Manager页面，下载集群客户端软件包至主管理节点并解压，然后以root用户登录主管理节点，进入集群客户端解压路径下，复制“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientC
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
自动刷新功能不会自动刷新状态为disable的物化视图。 查询外部Hive数据源使用自动刷新物化视图注意事项 维护实例默认使用HetuEngine内置用户hetuserver/hadoop.<系统域名>作为执行物化视图自动刷新的用户， 当创建物化视图语句查询外部Hive数据源，且该数据源已开启数据
BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表，可以被将来的查询所引用，视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。 如果视图已经存在，则可选ORREPLACE子句将导致视图被替换，而不会报错。 示例 通过表orders创建一个视图test：
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn
MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。
当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。 删除UDF失败，存在以下两种场景： 在Spark
配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shuffle服务绑定特定IP时，需要在NodeManager实例
当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。 删除UDF失败，存在以下两种场景： 在Spark
y的过滤器中触发Select查询，则执行子查询，并将输出作为IN过滤器广播到左表，否则将执行SortMergeSemiJoin。建议在IN过滤器子查询未返回太多记录时启用此参数。例如，IN子句子查询返回10k或更少的记录时，启用此参数将更快地给出查询结果。 示例：select *
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