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列出catalogName为mv中的所有物化视图以及对应的数据表。如果希望只查看某个schema中的物化视图,可以使用子句[IN/FROM schema_name] 通过可选子句“LIKE”,筛选视图名满足规则运算表达式的视图,如果不使用这个子句,会列举所有视图。匹配的视图会按字母顺序排列。
配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强 Spark Streaming企业级能力增强 Spark Core性能调优 Spark SQL性能调优 Spark Streaming性能调优
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中,在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面,选择“File
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omm 集群的操作用户需要有<path>/hbase.jks目录的“rw”权限,且要求目录已存在。 运行命令后需要再输入4遍相同的<password>,其中3中进行加密的密码与此步骤的密码相同。 将生成的密钥文件分发到集群中所有节点的相同目录下,并为omm用户配置该文件的读写权限。
Hive输出 概述 “Hive输出”算子,用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:Hive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 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式(目前支持四种格式:CSV、ORC、RC和PARQUET)。
“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)。
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包含了一个查询的结果,例如:它可以是远程数据的本地副本,单表查询或者多表join后查询的结果的行或列、行和列的子集,也可以是使用聚合函数的汇总表。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。物化视图支持“查询重写”,这是一种优化技术,它将以原始表编写的用户查询转换为包括一个或多个物化视图的等效请求。
“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)。
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
”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后,系统会自动清除此告警,无需手工清除。 参考信息 /etc/fstab检查文件的检查标准 检查“
开头。 可输入的字符串长度为1~64个字符。 说明: 同一集群内,不允许配置相同的名称。不同集群之间,可以配置相同的名称。 脚本路径 obs://mrs-samples/test.sh 脚本的路径。路径可以是OBS文件系统的路径或虚拟机本地的路径。 OBS文件系统的路径,必须以obs://开头,以
DFS中执行增、删、改、查数据的操作时,必须获取对应的TGT和ST,用于本次安全访问的认证。 应用开发认证 MRS各组件提供了应用开发接口,用于用户或者上层业务产品集群使用。在应用开发过程中,安全模式的集群提供了特定的应用开发认证接口,用于应用程序的安全认证与访问。例如hadoop-common
将准备应用开发配置文件中获取的集群配置文件及用户认证文件放置在样例工程的“conf”目录下。 在HDFS样例工程代码中,不同的样例工程,使用的认证代码不同,包括基本安全认证和带ZooKeeper认证。 本示例中,不需要访问HBase或ZooKeeper,所以使用基本的安全认证代码即可。 在“com
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
ion的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators,并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点,而新创建的locators偏重使用新的数据节点,所以需要根据实际业务对数据的使用需求,重新规划locators的使用。 一般的,建议用
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