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Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，适合有固定模式的报表类查询场景，但是该模型不适用于count(*)查询。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
hive.max-partitions-per-scan：为单Hive分区表扫描最大分区个数。系统默认100000。 HetuEngine服务在安装时共部署的Hive数据源的“hive.ignore-absent-partitions”默认为“true”。 单击“确定”。
图4 实时OLAP数据查询 表模型选择： Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，适合有固定模式的报表类查询场景，但是该模型不适用于count(*)查询。
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。
扫描Opentsdb的指标数据 执行tsdb query命令批量查询导入的指标数据，命令格式如下： tsdb query <START-DATE> <END-DATE> <aggregator> <metric> <tagk=tagv>，例如执行tsdb query 0 1h-ago
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。
系统每个小时整点扫描动态存储策略指定的目录下的文件是否符合规则，如果满足，则触发执行动作。执行日志记录在主NameNode的“/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop.log”目录下。
物化视图的“查询重写”不支持全表扫描，SQL查询没有使用Where子句，无法被查询重写。 例如：表“hivetb1”的列定义包含了“id”、“name”、“age”三个列，如下SQL查询就无法被“查询重写”。
Mapreduce 2min+x JobHistoryServer：2min+x x为历史任务扫描时长，每10万任务大约2.5分钟。 ZooKeeper 2min+x quorumpeer：2min+x x为加载znode节点时长，每100万znode大约1分钟。
表3 运行信息一览表 运行日志 日志描述 服务安装前的准备日志 记录服务安装前的准备工作，如检测、配置和反馈操作的信息。 进程启动日志 记录进程启动过程中执行的命令信息。
Export作业会扫描数据，占用I/O资源，可能会影响系统的查询延迟。
若备集群不在线，或备集群中已存在同名但结构不同的表，启用容灾功能将失败。 若主集群中部分Phoenix表启用容灾功能同步数据，则备集群中不能存在与主集群Phoenix表同名的普通HBase表，否则启用容灾功能失败或影响备集群的同名表正常使用。
如果备集群不在线，或备集群中已存在同名但结构不同的表，启用容灾功能将失败。 如果主集群中部分Phoenix表启用容灾功能同步数据，则备集群中不能存在与主集群Phoenix表同名的普通HBase表，否则启用容灾功能失败或影响备集群的同名表正常使用。
HBase合并队列超出阈值 ALM-19019 HBase容灾等待同步的HFile文件数量超过阈值 ALM-19020 HBase容灾等待同步的wal文件数量超过阈值 ALM-19021 RegionSever handler 使用率超过阈值 ALM-19022 HBase热点检测功能不可用
请检测策略是否正确 400 MRS.0209 Assign policy to agency failed. 给委托赋予策略失败。 请检查委托是否正确 400 MRS.0210 No secu_admin policy. 没有secu_admin权限。
表2 物化视图改写场景示例 场景 描述 创建物化视图SQL样例 用户查询SQL样例 查询SQL是否能被改写 备注 全表查询 最基本的全表查询场景 select * from tb_a; select * from tb_a; 否 创建全表扫描的物化视图没有实际意义，不支持 列查询
注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index.bloom.fpp 根据条目数允许的错误率。
Impala简介 从零开始使用Impala Kafka组件 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪
导入到Hive分区表内表时，Hive默认不会扫描新导入的数据，需要执行如下HQL修复表才可以查询到新导入数据： MSCK REPAIR TABLE table_name; 转换步骤配置不正确时，传输的数据将无法转换并成为脏数据，脏数据标记规则如下： 任意输入类型步骤中，原数据包含字段的个数小于配置字段的个数
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