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By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Ke
“Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。
导入上述环境变量前需确认当前引入的jar包是否存在，具体的版本号可从客户端Hive的lib目录下获取。 运行前准备。 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。当前用户为准备Hive应用开发用户时增加的开发用户。 人机用户：kinit
客户MRS集群Master2节点上的HiveServer和WebHCat进程状态显示为故障，重启之后仍为故障状态。 原因分析 在Manager界面单独启动故障的HiveServer进程，登录后台查找hiveserver.out日志中对应时间点的报错，报错信息为：error parsing
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine
向后兼容的方式演进。此错误通常发生在使用向后不兼容的演进方式删除某些列如“col1”后，更新parquet文件中以旧的schema写入的列“col1”，在这种情况下，parquet尝试在传入记录中查找所有当前字段，当发现“col1”不存在时，发生上述异常。 解决这个问题的办法是使
MergeTree引擎在建表的时候支持列字段和表级的TTL。 当列字段中的值过期时，ClickHouse会将其替换成数据类型的默认值。如果分区内，某一列的所有值均已过期，则ClickHouse会从文件系统中删除这个分区目录下的列文件。当表内的数据过期时，ClickHouse会删除所有对应的行。 在列上配置TTL：
JDBC驱动。获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客
指定日志路径。 -v 指定日志中的额外信息。 -m <num_maps> 最大的同时运行的执行拷贝的任务数。 -numListstatusThreads 构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数，该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update
alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts
Hive、HiveServer、MetaStore、WebHCat中均有该参数，请确保它们的参数值一致。 是，执行3。 否，执行7。 检查参数“javax.jdo.option.ConnectionURL”的值是否为“${javax.jdo.option.ConnectionURL.default}”。
用户在“组件管理”页面修改任意组件的配置并重启服务后，连接impala-shell，会出现连接失败，报错no such file/directory。 原因分析 修改服务配置并重启服务后，部分服务的目录结构会删除并重新创建，如服务的etc目录等。如果重启服务前所在的目录为etc或者其子目录
因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。
--指定bulk_insert写入时的并行度，等于写入完成后保存的分区parquet文件数。 insert into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By
池参数的正确配置值。 如果根据业务需要，可以单击“详细配置”右侧的编辑按钮修改服务池的参数值。 在“服务池配置”单击指定的服务名，“详细配置”将只显示此服务的参数。手工修改参数值并不会刷新服务使用资源的百分比显示。支持动态生效的参数，在新增加的配置组中显示名将包含配置组的编号，例如“HBase
MATERIALIZED VIEW MVNAME (mvname1,mvname2...) ORIGINALSQL query 描述 给定一条SQL查询语句，验证它是否可以被指定的物化视图重写。 示例 验证指定SQL是否能被物化视图mv.tpcds.test和mv.tpcds.t1重写。 verify materialized
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