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TBLPROPERTIES ( -- 关系型数据库类型 "qubit.sql.database.type" = "ORACLE", -- 通过JDBC连接关系型数据库的url（不同数据库有不同的url格式） "qubit.sql.jdbc.url" = "jdbc:oracle:thin:@//10
使用Spark BulkLoad工具同步数据到HBase表中 Spark BulkLoad工具支持快速同步Hive或Spark表数据到HBase表中，支持全量或增量导入ORC/PAQUET等格式的表数据。 使用Spark BulkLoad同步数据类型数据到HBase表中时，存在以下限制：
InternalRow]] 例子： CarbonSegmentUtil.getFilteredSegments(carbonrdd) 可以通过传入sql语句来获取过滤后的segment： /** * Returns an array of valid segment numbers
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MOR表下游采用流式计算，历史版本保留小时级。 如果MOR表的下游是流式计算，例如Flink流读，可以按照业务需要保留小时级的历史版本，这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读出，如果保留时长过短，下游flink作业在重启或者异常中断阻塞的情况下，上游增量数据已经Clean掉了，flink需要从par
splitLog(MasterFileSystem.java:375) 因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/
aster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信
aster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信
如果键具有单调递增的前缀，例如时间戳，则特别有用。 true hoodie.bloom.index.use.caching 为true时，将通过减少用于计算并行度或受影响分区的IO来缓存输入的RDD以加快索引查找。 true hoodie.bloom.index.use.treebased
aster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信
节点信息监控指标转告警列表 监控指标组名称 监控指标名称 指标含义 默认阈值 CPU 主机CPU使用率 描述周期内当前集群的运算和控制能力，可通过观察该统计值，了解集群整体资源的使用情况。 90.0% 磁盘 磁盘使用率 描述主机磁盘的使用率。 90.0% 磁盘inode使用率 统计采集周期内磁盘inode使用率。
停止指定的表，例如disable 'test'。 enable 启动指定的表，例如enable 'test'。 alter 更改表结构。可以通过alter命令增加、修改、删除列族信息以及表相关的参数值，例如alter 'test', {NAME => 'f3', METHOD =>
律的，比如：近一个月的数据更新占比最大，可以按照月份创建分区；近一天内的数据更新占比大，可以按照天进行分区。 采用Bucket索引，写入是通过主键Hash打散的，数据会均匀的写入到分区下每个桶。因为各个分区的数据量是会有波动的，分区下桶的个数设计一般会按照最大分区数据量计算，这样
键表需设置value列。主键表不建议用于数据去重场景。 Doris建表建议 单表物化视图不能超过6个，物化视图不建议嵌套，不建议数据写入时通过物化视图进行重型聚合和Join计算等ETL任务。 对于有大量历史分区数据，但是历史数据比较少，或者数据不均衡，或者数据查询概率较小的情况，
配表达式。 规则匹配表达式首尾的空格，不会参与匹配计算。 partition_spec 一个可选参数，使用键值对来指定分区列表，键值对之间通过逗号分隔。需要注意，指定分区时，表名不支持模糊匹配。 示例 -- 演示数据准备 create schema show_schema; use
配置Hive表、列或数据库的用户权限 操作场景 使用Hive表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，Hive也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。
length >= 2) { //用户更改了默认的keytab文件名，这里需要将新的keytab文件名通过参数传入 conf.put(Config.STORM_CLIENT_KEYTAB_FILE, args[1]);
"table1");//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString); // 通过spark接口获取表中的数据 JavaPairRDD rdd = jsc.newAPIHadoopRDD(hbConf, TableInputFormat
"table1");//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString); // 通过spark接口获取表中的数据 JavaPairRDD rdd = jsc.newAPIHadoopRDD(hbConf, TableInputFormat
"table1")//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat]
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