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广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
Engine Loader作业提交引擎，支持将作业提交给MapReduce执行。 Job Manager 管理Loader作业，包括创建作业、查询作业、更新作业、删除作业、激活作业、去激活作业、启动作业、停止作业。 Metadata Repository 元数据仓库，存储和管理Loader的连接器、转换步骤、作业等数据。
配置作业消息通知 云审计服务（Cloud Trace Service） 云审计服务（CTS）为用户提供MRS资源操作请求及请求结果的操作记录，供用户查询、审计和回溯使用。 云审计支持的MRS操作列表 云硬盘（Elastic Volume Service） 云硬盘可以为MRS使用的弹性云服务
flag; } 避免对同一张表同时进行读写操作 目前的版本中，Hive不支持并发操作，需要避免对同一张表同时进行读写操作，否则会出现查询结果不准确，甚至任务失败的情况。 父主题： Impala开发规范
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
补丁基本信息 补丁号 MRS 1.5.1.4 发布时间 2018-08-23 解决的问题 Spark组件问题： 当carbon表元数据文件较大时导致的查询慢问题。 修复carbon在某些场景下，对数据进行压缩时，出现转换为SHORT_INT失败的问题。 spark解析zlib时出错，出现java
flag; } 避免对同一张表同时进行读写操作 目前的版本中，Hive不支持并发操作，需要避免对同一张表同时进行读写操作，否则会出现查询结果不准确，甚至任务失败的情况。 父主题： Impala开发规范
ClickHouse业务用户关联，具体请参见添加MRS租户章节。 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。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
tore对应一个分区中表的列族。 索引 一种数据结构，提高了对数据库表中的数据检索效率。可以使用一个数据库表中的一列或多列，提供了快速随机查找和有效访问有序记录的基础。 协处理器 HBase提供的在RegionServer执行的计算逻辑的接口。协处理器分两种类型，系统协处理器可以
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
grep '${BIGDATA_HOME}' | awk '{print $2}' | xargs -I '{}' kill -9 '{}' 命令查找并终止container的进程。 管理员已排除主机的异常或故障后，需要将主机隔离状态取消才能继续使用该主机。 在“主机”界面勾选已隔离的主机，选择“更多
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
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