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这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样
sExample方法中。 enableIndices ():启用指定的索引（索引状态将从INACTIVE变为ACTIVE状态），因此可用于扫描索引。 public void enableIndicesExample() { LOG.info("Entering Enabling
ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。 例如在传统的行式数据库系统中，数据按如下表1顺序存储： 表1 行式数据库 row ID Flag
动态规则dynamic_0001（SQL语句扫描的文件数超过阈值），当Spark与Tez引擎达到提示阈值时拦截日志会在Yarn任务日志中打印，不支持在Beeline客户端输出。 熔断规则存在统计误差，例如规则running_0004，扫描数据量阈值配置10GB，但是因为判断周期和任
一个目录设置多个规则和动作时，规则被先触发的放在规则/动作列表的下面，规则被后触发的放在规则/动作列表的上面，避免动作反复执行。 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
table testtb1 on cluster default_cluster; dynamic_0001 扫描文件数超限制。 Hive Spark HetuEngine 计划/已经扫描的文件数量阈值。 建议配置值：100000 SELECT ss_ticket_number FROM store_sales
query_time bigint 查询执行时间，单位为ms。 scan_bytes bigint 查询总共扫描的字节数。 scan_rows bigint 查询总共扫描的行数。 return_rows bigint 查询结果返回的行数。 stmt_id int 自增ID。 is_query
一个目录设置多个规则和动作时，规则被先触发的放在规则/动作列表的下面，规则被后触发的放在规则/动作列表的上面，避免动作反复执行。 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
execute(QueryExecutorImpl.java:346) 回答： 带有分区条件的查询，Hiveserver会对分区进行优化，避免全表扫描，需要查询元数据符合条件的所有分区。 而gaussDB中提供的接口sendOneQuery，调用的sendParse方法中对参数的限制为3
execute(QueryExecutorImpl.java:346) 回答 带有分区条件的查询，Hiveserver会对分区进行优化。 避免全表扫描，需要查询元数据符合条件的所有分区。 而gaussDB中提供的接口sendOneQuery，调用的sendParse方法中对参数的限制为32767。
Key封装成一个List<Get>，然后请求这个列表以获取数据的查询方式。该方式能避免每个Row Key都发起一次请求。 HBase单表查询范围扫描优化 HBase单表查询范围扫描优化是指根据HBase的列的谓词条件尝试自动推断rowkey的起止地址，在tableScan的时候设置hbase scan起止地址从而提高访问性能。
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
可设置如下约束条件限制用户查询： NONE：没有约束 DISALLOW_EXCEEDED_SCAN_ON_PARTITION（默认值）：不允许单Hive分区表扫描最大分区数大于hive.max-partitions-per-scan参数值 DISALLOW_EXCEEDED_SCAN_ON_PARTITION
能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior，突破单集群规模瓶颈，单集群调度能力超10000节点。
中已添加支持。若不支持，可采用如下两种方案解决： 修改集群中配置的SSL协议。例如，若curl仅支持TLSv1协议（TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用），修改方法如下： 登录FusionInsight Manager页面，单击“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x
如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题 MRS 3.1.2-LTS.2.6 修复问题列表： 修复log4j漏洞(CVE-2021-44228)，log4j升级到2.17.2版本 包含MRS 3.1.2-LTS.2.2修复问题 补丁兼容关系 MRS 3
建表时分区不要超过10万个，分区太多会影响元数据加载速度，阻塞查询 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。 建表时整数类型的分区键不补前置0，例如'hour=01'等分区 整数类型分区使用补齐前缀0的方式，
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