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-defaults.conf”配置文件中，重启JDBCServer实例。 MRS_3.2.0-LTS.1.6以及之后补丁，Spark支持子查询字段不带聚合函数语法，开启方法（若之前有设置过，则跳过）：在JDBCServer的自定义custom参数添加spark.sql.legacy
Loader > 作业分组”。 选择某个作业分组。 在指定作业的“权限”列，勾选“编辑”。 设置Loader作业的执行权限 （包括作业的启动、停止和查看历史记录权限） 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Loader > 作业分组”。 选择某个作业分组。 在指定作业的“权限”列，勾选“执行”。
fault_cluster, system.replication_queue) group by node,type; 如果存在积压，请查看副本队列中的任务是否报错，并根据报错信息处理。 执行如下SQL排查是否存在节点间表结构不一致。 select FQDN(), create_table_query
写入文件的副本数大于DataNode的节点数。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”查看是否存在告警“ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值”。 是，执行2。 否，执行3。 按照ALM-14003 丢失的HDFS块数
Loader > 作业分组”。 选择某个作业分组。 在指定作业的“权限”列，勾选“编辑”。 设置Loader作业的执行权限 （包括作业的启动、停止和查看历史记录权限） 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Loader > 作业分组”。 选择某个作业分组。 在指定作业的“权限”列，勾选“执行”。
fault_cluster, system.replication_queue) group by node,type; 如果存在积压，请查看副本队列中的任务是否报错，并根据报错信息处理。 执行如下SQL排查是否存在节点间表结构不一致。 select FQDN(), create_table_query
补丁基本信息 补丁号 MRS 1.5.1.4 发布时间 2018-08-23 解决的问题 Spark组件问题： 当carbon表元数据文件较大时导致的查询慢问题。 修复carbon在某些场景下，对数据进行压缩时，出现转换为SHORT_INT失败的问题。 spark解析zlib时出错，出现java
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbage Coll
huawei.bigdata.hive.example.HCatalogExample -libjars $LIB_JARS t1 t2 运行结果查看，运行后t2表数据如下所示。 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:24002,192.168.1.> select *
UI的管理员列表和管理员组列表，由客户端的“spark.ui.view.acls”和“spark.modify.acls.groups”配置指定查看Web UI任务明细的访问者列表和组列表，由客户端的“spark.modify.acls”和“spark.ui.view.acls.groups”配置指定修改Web
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
UI的管理员列表和管理员组列表，由客户端的“spark.ui.view.acls”和“spark.modify.acls.groups”配置指定查看Web UI任务明细的访问者列表和组列表，由客户端的“spark.modify.acls”和“spark.ui.view.acls.groups”配置指定修改Web
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
-defaults.conf”配置文件中，重启JDBCServer实例。 MRS_3.2.0-LTS.1.6以及之后补丁，Spark支持子查询字段不带聚合函数语法，开启方法（若之前有设置过，则跳过）：在JDBCServer的自定义custom参数添加spark.sql.legacy
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
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