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计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spark、Tez、Flink、ZooKeeper、Ranger HBase查询集群 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸
例如以下业务场景，对于一个银行客户： 在白天HBase查询服务的业务多。 在晚上查询服务的业务少而Hive分析服务业务多。 如果只给每个服务设置固定的资源可能会导致： 白天查询服务的资源不够用，分析服务的资源空闲。 晚上分析服务的资源不够用，查询服务的资源空闲。 集群资源利用率不高，而且服务能力也打了折扣。因此：
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight
V1.1 作业管理接口（废弃） 新增作业并执行（废弃） 查询作业exe对象列表（废弃） 查询作业exe对象详情（废弃） 删除作业执行对象（废弃） 父主题： 历史API
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive
要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase
生成过多的小数据文件，可能会影响HDFS的使用性能。 如果“table_blocksize”值太大，数据查询时索引匹配的block数据量较大，导致读取并发度不高，从而降低查询性能。 一般情况下，建议根据数据量级别来选择大小。例如：GB级别用256，TB级别用512，PB级别用1024。
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.properties”与工作流配置“workflow
要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase
ClickHouse容量规划设计 为了能够更好的发挥ClickHouse分布式查询能力，在集群规划阶段需要合理设计集群数据分布存储。 当前ClickHouse能力为单机磁盘容量达到80%后会上报告警信息，磁盘容量达90%后集群会处于只读状态。 出现磁盘告警信息后需要考虑是否是容量
Hudi的自定义配置项样例程序 HoodieDeltaStreamer 自定义排序器 父主题： 开发Spark应用
具有复杂分组语法（GROUPING SETS、CUBE或ROLLUP）的查询只从基础数据源读取一次，而使用UNION ALL的查询将读取基础数据三次。这就是当数据源不具有确定性时，使用UNION ALL的查询可能会产生不一致的结果的原因。 --创建一个航运表 create table
HetuEngine样例程序（Python3） 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 父主题： 开发HetuEngine应用
毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理
default”，勾选表“thc”的“查询”，单击“确定”保存。 Hive over HBase授权 用户如果需要使用类似SQL语句的方式来操作HBase表，授予权限后可以在Hive中使用HQL命令访问HBase表。以授予用户在Hive中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下 在FusionInsight
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化多表查询效率 父主题： 使用Hive
r_id} mrs:cluster:delete √ √ 查询主机列表（V1） GET /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/hosts mrs:host:list √ √ 查询文件列表（V2） GET/v2/{project_id}/
Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
回答 Impala服务的数据一般是存储在HDFS或者OBS（对象存储服务）中，无需直接使用本地节点的磁盘。 仅Impalad实例在业务查询执行过程中由于内存空间不足，才需要溢写到磁盘（由--scratch_dirs指定）。 由于是非多副本存储的临时数据，不提供磁盘热插拔能力。
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