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Impalad(Coordinator)角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中,Impalad需要从Catalog同步全量元数据,要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存,才可以容纳下这些元数据。 建表时分
查询物化视图的创建语句 查询mv.default.mv1的物化视图创建语句 show create materialized view mv.default.mv1; mv1是物化视图的名称 查询物化视图 查询mv.default.mv1的数据 select * from mv.default
取Hive里面存储的Hudi表即可,${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取(Spark dataSource API为例):和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_T
e应用中,不同的键值对应的region不同,这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,
将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压到Metastore上,从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下:
将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压到Metastore上,从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下:
提供了元数据缓存的功能,当首次访问Hive数据源的库或表时,会将该库或表的元数据信息(数据库名、表名、表字段、分区信息、权限信息等)缓存起来,后续访问时不需要再次访问Hive metastore,在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下,可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤
"table_test","default") 传入数据库名、表名和自定义的segment列表,获取自定义合并操作会被合并的segment列表,得到的segment列表可以当做getMergedLoadName函数的参数传入: /** * Identifies all segments
0及之后版本支持。 OBS读IOPS的能力降低,因此只适用于低频查询的场景。 OBS不适合并发大量读请求的场景,并发大量读请求可能会导致请求异常。 原理介绍 HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后,HBase会依赖用户写入数据的时间戳(毫秒)和时间分
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表,未插入数据前,查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表,未插入数据之前,查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成: 手动通过analyze命令,触发统计信息收集。如果没有插入数据
BY (device, day); AggregateFunction类型的字段使用二进制存储,在写入数据时,需要调用*State函数;而在查询数据时,则需要调用相应的*Merge函数。其中,*表示定义时使用的聚合函数。 物化视图创建 CREATE MATERIALIZED VIEW
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:
要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HB
要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HB
要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HB
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
开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时,可以通过编写用户自定义函数UDF(User-Defined Functions)插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式,UDF有如下分类: 普通的UDF,用于操作单个数据行,且产生一个数据行作为输出。
开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时,可以通过编写用户自定义函数UDF(User-Defined Functions)插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式,UDF有如下分类: 普通的UDF,用于操作单个数据行,且产生一个数据行作为输出。
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