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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
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
生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考
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
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
Hive应用开发建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。 建议示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示
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
--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。
库规划、建模设计、开发、调优、运维的规则建议和指导。 通过这些约束和建议，指导开发者在ClickHouse数据库开发使用过程中能够最大化发挥数据库的优势，保障ClickHouse数据库高性能、稳定可靠运行。用户可更专注于上层业务，释放数据更大的价值。 表1 ClickHouse设计规范说明
db_name 数据库名。如果未指定，则选择当前数据库。 table_name 现有表名。 new_table_name 现有表名的新表名。 注意事项 并行运行的查询（需要使用表名获取路径，以读取CarbonData存储文件）可能会在此操作期间失败。 不允许二级索引表重命名。 示例 ALTER
通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发
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
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
gine等服务提供访问OBS的临时认证凭据的服务，只有对接OBS的场景下才需要安装Guardian组件。Guardian的典型特性包括： 提供获取访问OBS的临时认证凭据的能力。 提供访问OBS的细粒度权限控制的能力。 提供访问OBS的临时认证凭据的统一缓存刷新能力。 Guard
db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 table_name 现有表名。 new_table_name 现有表名的新表名。 注意事项 并行运行的查询（需要使用表名获取路径，以读取CarbonData存储文件）可能会在此操作期间失败。 不允许二级索引表重命名。 示例 ALTER
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
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
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
ase表中不存在同名的列，则创建同名的列后角色将拥有该列的权限。列权限设置完成。 否，修改已有HBase角色的列权限，表格将显示已单独设置权限的列，执行5。 角色新增列权限，在“资源名称”的输入框输入列名称并设置列的权限。角色修改列权限，可以在“资源名称”的输入框输入列名称并设置
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