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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
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。
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
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
问题背景与现象 MRS 1.8.2之前的版本和MRS 1.8.2及之后的版本的两个集群之间跨集群互信不通。 原因分析 配置跨集群互信后，互信的两个集群均会增加用户“krbtgt/本集群域名@外部集群域名”、“krbtgt/外部集群域名@本集群域名”，由于两个版本集群的用户默认密码不一致导致跨集群互信配置失败。
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
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
运行maven的compile命令。 图6 Maven的clean和compile 单击“Run 'Demo.main()'”运行应用程序工程。 图7 运行程序 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。
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}”。
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
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。
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。
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。
main()'”运行应用程序工程。 图6 运行程序 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example
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。
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
在使用Hive进行联表查询，且关联的表无大小表的分别（小表数据<24MB）时，建议将此参数值修改为“false”，如果此时将此参数设置为true，执行联表查询时无法生成新的mapjoin。 true hive.default.fileformat Hive使用的默认文件格式，支持T
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。
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
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
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