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转换函数 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。
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。
修改参数值后，需重启YARN服务使其生效。 说明： 在修改值为“false”并生效后，生效前的日志无法在WebUI中获取。 如果需要在WebUI界面上查看之前产生的日志，建议将此参数设置为“true”。 true yarn.nodemanager.log-aggregation.roll-m
配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置场景 当读取HIVE分区表时，如果指定的分区路径在HDFS上不存在，则执行select查询时会报FileNotFoundException异常。此时可以通过配置“spark.sql.hive.verifyPartitionPath”参数来过
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。
show functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上没有相应路径的jar包，添加上相应的jar包能够查询成功。 图2 场景二异常信息 回答 场景一： add jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoad
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据 查询数据 删除表 父主题： 开发ClickHouse应用
配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置场景 当读取Hive分区表时，如果指定的分区路径在HDFS上不存在，则执行select查询时会报FileNotFoundException异常。此时可以通过配置“spark.sql.hive.verifyPartitionPath”参数来过
show functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上没有相应路径的jar包，添加上相应的jar包能够查询成功。 图2 场景二异常信息 回答 场景一： add jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoad
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 conf mapred-site.xml和Premature
标签管理接口 集群操作默认标签 查询默认标签状态 查询标签配额 父主题： API V2
HBase全局二级索引样例程序 HBase全局二级索引样例程序开发思路 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 基于全局二级索引查询HBase表数据 禁用HBase全局二级索引 删除HBase全局二级索引 父主题： 开发HBase应用
<table>同步表schema信息，需要查询该表时才会同步全量元数据；而新增分区，插入数据等场景可主动执行refresh即可增量更新元数据。 定时使用compute increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，
default”，勾选表“thc”的“查询”，单击“确定”保存。 MRS 3.x之前版本，Hive over HBase授权 用户如果需要使用类似SQL语句的方式来操作HBase表，授予权限后可以在Hive中使用HQL命令访问HBase表。以授予用户在Hive中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下
databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default │ │ system │ │ test │ └───────┘ --查询表信息 show tables; ┌─name──┐
毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化多表查询效率 父主题： 使用Hive
V1.1 作业管理接口（废弃） 新增作业并执行（废弃） 查询作业exe对象列表（废弃） 查询作业exe对象详情（废弃） 删除作业执行对象（废弃） 父主题： 历史API
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive
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