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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理
创建Phoenix表 功能简介 Phoenix依赖HBase作为其后备存储，支持标准SQL和JDBC API的强大功能，使得SQL用户可以访问HBase集群。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSampl
集群添加组件，仅MRS 3.1.2及之后普通版本和MRS 3.1.2-LTS.2及之后的LTS版本的自定义集群支持添加组件功能。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/components 表1 路径参数
配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 - 数据处理规则 当配置Hive表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与Hive表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实
配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 - 数据处理规则 当配置SparkSQL表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与SparkSQL表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。
在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示：
在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入到一个宽表中，宽表中包含所有要查询的数据字段，以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。 表命名规范 数据库表名称命名规则：
当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。 表1 调优参数 配置参数 默认值 调优场景 topology.acker.executors null Acker的执行器数量。当业务应用对可靠性要求较低，允许不处理部分数据，可设置
配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 - 数据处理规则 当配置Hive表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与Hive表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实
配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 - 数据处理规则 当配置SparkSQL表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与SparkSQL表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。
e）。有关详细信息，请参阅•Bad Records处理： carbon.options.is.empty.data.bad.record 指定空数据是否被视为bad record。有关详细信息，请参阅 Bad Records处理： carbon.options.sort.scope
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据inde
e）。有关详细信息，请参阅•Bad Records处理： carbon.options.is.empty.data.bad.record 指定空数据是否被视为bad record。有关详细信息，请参阅 Bad Records处理： carbon.options.sort.scope
以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个job，每个map或reduce的执行时间只有几秒钟，就意味着这个job的大部分时间都消耗在task的调度和进程启停阶段，因此需要增加每个task处理的数据大小。建议一个task处理时间为1分钟。 控制单
TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous // 指定流处理模式为连续模式 父主题： Hudi写操作
ClickHouse日志管理规则 日志路径 ClickHouse相关日志的默认存储路径为：“${BIGDATA_LOG_HOME}/clickhouse”。 ClickHouseServer运行相关日志：“/var/log/Bigdata/clickhouse/clickhouseServer/
加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE
IoTDB自定义函数（UDF）样例程序 功能简介 该样例代码介绍如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 详细信息可以参考UDF样例程序与操作章节。 代码样例 以下为代码片段示例： package com.huawei.bigdata.iotdb; import org
IoTDB自定义函数（UDF）样例程序 功能简介 该样例代码介绍如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 详细信息可以参考UDF样例程序与操作章节。 代码样例 以下为代码片段示例： package com.huawei.bigdata.iotdb; import org
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