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查询作业列表信息 功能介绍 在MRS指定集群中查询作业管理里提交的作业列表信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 表1 路径参数 参数 是否必选
Datasource Avro格式查询异常 问题 Datasource Avro格式查询报错，提示Caused by: org.apache.spark.sql.avro.IncompatibleSchemaException。 回答 针对avro格式表查询报错，根本原因是avro格式
starting：查询启动中的集群列表。 running：查询运行中的集群列表。 terminated：查询已删除的集群列表。 failed：查询失败的集群列表。 abnormal：查询异常的集群列表。 terminating：查询删除中的集群列表。 frozen：查询已冻结的集群列表。
使用Yarn客户端命令查询历史作业报错 问题现象 执行Yarn客户端命令查询历史作业报错，进程被终止。具体错误如下: 原因分析 客户端分配内存不足，导致提交命令报错。 处理步骤 以root用户登录HDFS客户端安装节点。 执行以下命令编辑文件。 vim /opt/client/HDFS/component_env
间数据落盘，如果查询任务失败，将重试失败的task。建议在执行大批量查询时使用此策略，集群可以更高效的重试查询中的小颗粒任务，而不是整个查询。 本示例介绍设置“TASK”重试策略容错执行机制。 使用HetuEngine查询容错执行能力须知 容错不适用于已损坏的查询或其他用户错误场
Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 用户问题 使用Presto查询Kudu表报错。 问题现象 使用Presto查询Kudu表，报表找不到的错误： 后台报错： 原因分析 在实际的运行节点（worker实例所在节点）没有Kudu相关配置。 处理步骤 在集群Presto所有的
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前MRS Hive不支持向量化执行。 向量
维成本。为了解决上述问题，HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 开启HetuEngine自适应查询执行步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > HetuE
TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码 问题现象 Hive查询结果表做压缩存储（ARC4），对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时，在beeline中进行如下设置。
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 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客
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
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 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
Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有
为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：
化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理、用户业务趋势分析等。具体对接指导请参见MRS服务如何对接云日志服务。 同时FusionInsight Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，详细操
Boolean 参数解释： 是否查询节点详情。该字段设为true时可能会影响接口性能。 约束限制： 不涉及 取值范围： true：查询节点详情 false：不查询节点详情 默认取值： false query_ecs_detail 否 Boolean 参数解释： 是否查询ECS详情信息，会涉及对ECS接口调用。
IoTDB以时间序列为基础，提供丰富的时间序列查询语义，包含精确点查询，时间范围查询，分组查询，最新点查询等。 图1 IoTDB时序数据查询 跨源IT/OT数据统一分析 IoTDB可以借助HetuEngine提供的数据跨源分析能力，使用HetuEngine作为统一数据查询入口，也可以将IT数据和OT
BO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使join顺序达到合适。但是也可能存在特殊情况导致join顺序调整不准确。例如数据存在倾斜，以及查询条件值在表中不存在等场景，可能调整出非优化的join顺序。 开启列统计信息自动收集时，需要在reduce侧做聚合统计
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
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