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跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的f
体请参见添加MRS租户章节。 配置ClickHouse SQL防御使用约束 防御规则默认动态生效时间为1分钟。 拦截和熔断规则会中断SQL查询，请根据实际业务配置合理的值。 ClickHouse相关规则配置后，需要重新登录客户端生效。 配置ClickHouse SQL防御规则 登录FusionInsight
ase服务的操作，会导致业务中断，请谨慎操作，同时需要关注业务侧数据积压问题。 查看HDFS服务是否正常。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HDFS”，查看“运行状态”是否为“良好”。 是，执行3。 否，执行2。 根据HDFS上报告警的相
client --host 上报告警的ClickHouseServer实例IP --user 用户名 --password --port 9000 查询macros.id对应的值： select substitution from system.macros where macro='id';
Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报错Error running child : java.lang.StackOverflowError，具体报错信息如下： FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred
run(Thread.java:745) 回答 在单个父目录中创建大量的znode后，当客户端尝试在单个请求中获取所有子节点时，服务端将无法返回，因为结果将超出可存储在znode上的数据的最大长度。 为了避免这个问题，应该根据客户端应用的实际情况将“jute.maxbuffer”参数配置为一个更高的值。
run(Thread.java:745) 回答 在单个父目录中创建大量的znode后，当客户端尝试在单个请求中获取所有子节点时，服务端将无法返回，因为结果将超出可存储在znode上的数据的最大长度。 为了避免这个问题，应该根据客户端应用的实际情况将“jute.maxbuffer”参数配置为一个更高的值。
后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，即可在HDFS客户端查看和创建OBS文件目录。 HDFS对接OBS 以客户端安装用户登录安装了HDFS客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装目录 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群
java路径替换 查看调测结果 ClickHouse springboot服务启动后，通过ClickHouse样例接口触发样例代码运行，在浏览器中输入需要执行具体操作的链接，如http://localhost:8080/clickhouse/executeQuery，返回结果： ClickHouse
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统，适用于存储小量数据（10GB左右），比如：组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用，提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件，Hive、Hue、Oozie、Loader、CDL、Flink、HetuEngine、
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。
密码请参见用户账号一览表章节获取。该用户为管理员用户，固定拥有所有权限，无法被赋予，无法被撤销权限，也无法被删除。 需在本地环境变量中设置环境变量认证用户名和认证用户密码，建议密文存放，使用时解密，确保安全。其中： 认证用户名为访问IoTDB的用户名。 认证用户密码为访问IoTDB的用户密码。
图5 Yarn WebUI界面 等待作业运行完成后，在OBS文件系统中指定的结果输出文件中可查看数据分析输出的结果。 图6 查看输出结果 下载“output”文件到本地并打开，可查看输出的分析结果。 a 3 and 2 batch 1 both 1 computing 2 data
安装客户端，具体请参考安装MRS客户端。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式，执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户
Streaming对接Kafka0-10样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Streaming对接Kafka0-10样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
点并初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 执行zkCli.sh -server 'ZooKeeper实例IP地址:ZooKeeper连接端口'命令登录ZooKeeper。 ZooKeeper连接端口通常为2181，可通过查看ZooKeep
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