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数据分析代码实现，请见查询Hive表数据。 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。 统计表employees_info中有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。
employees_like; 扩展应用 创建分区表 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询，可缩小查询范围，加快数据的检索速度和可对数据按照一定的条件进行管理。 分区是在创建表的时候用PARTITIONED BY子句定义的。 CREATE
fusioninsight-flume-Flume组件版本号/bin 执行以下命令，加密原始信息： ./genPwFile.sh 输入两次待加密信息。 执行以下命令，查看加密后的信息： cat password.property 如果加密参数是用于Flume Server，那么需要到相应的Flume Ser
Configuration对象，用于创建Connection对象。 用对应的Connection对象操作HBase表，包括建表、插入数据、查看数据并进行打印。 父主题： Spark同时访问两个HBase样例程序
dbproperties('name'='akku', 'id' ='9'); --通过describe schema|database 语句来查看刚创建的schema describe schema createtestwithlocation; 父主题： HetuEngine DDL
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
nfos/{cluster_id} 查询集群列表 GET /v1.1/{project_id}/cluster_infos 查询集群详情 GET /v1.1/{project_id}/cluster_infos/{cluster_id} 查询主机列表 GET /v1.1/{pro
系统域名”，例如：zookeeper/hadoop.HADOOP.COM。系统域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数值获取。 zookeeper.sasl.client：如果MRS集群是安全模式，该值设置为“true”，否则设置为“fals
更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施：在使用Spark SQL查询之前，需执行Refresh操作更新元数据信息。
为什么创建Hive表失败？ 问题 为什么创建Hive表失败？ 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b
table创建成功后，可使用LOAD DATA命令在表中加载数据，并可供查询。 触发数据加载后，数据以CarbonData格式进行编码，并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。 HDFS路径可以配置在carbon.properties文件中。
用户输入带有敏感信息（如登录密码）的参数时，可通过在参数名前添加“@”的方式为该参数值加密，以防止敏感信息被明文形式持久化。 在MRS管理控制台查看作业信息时，敏感信息会显示为“*”。 例如：username=testuser @password=用户密码 - 服务配置参数 可选参数，用于为本次执行的作业修改服务配置参数。
在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用Spark Launcher方式提交。之后，可通过Spark WebUI查看运行情况，或通过获取指定文件查看运行结果。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:SparkLauncherExample
x及之前版本集群）：在Manager页面单击“租户管理”。 在左侧租户列表，单击目标的租户。 单击“资源”页签，可以执行以下操作管理租户目录。 查看租户目录： 在“HDFS 存储”表格中查看相关信息。 指定租户目录的“文件目录数上限”列表示文件和目录数量配额。（MRS管理控制台为“文件/目录数上限”） 指定
主机名称加入资源池。只支持选择本集群中的主机。资源池中的主机列表可以为空。 单击“确定”保存。 完成资源池创建后，用户可以在资源池的列表中查看资源池的“名称”、“成员”、“类型”、“虚拟核数”与“内存”。已加入自定义资源池的主机，不再是“default”资源池的成员。 通过Manager添加资源池
t工具连接）。 执行以下命令。 SHOW MASTER STATUS 例如在Navicat工具选择“File > New Query”新建查询，输入SHOW MASTER STATUS，执行结果如下： 图2 SQL执行结果 将图2中的“File”列的值填入“Start Binlo
[DISTINCT] query INTERSECT仅返回第一个和第二个查询的结果相交的行。以下是最简单的INTERSECT子句之一的示例。它选择值13和42，并将此结果集与选择值13的第二个查询合并。由于42仅在第一个查询的结果集中，因此不包含在最终结果中。 SELECT * FROM
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" ），如果频繁出现Full GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default
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