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/tmp 按照如下示例，在Hive客户端创建关联关系型数据库的外表。 -- 关联oracle linux6版本示例 -- 如果是安全模式，需设置admin权限 set role admin; -- 添加连接关系型数据库的驱动Jar包,不同数据库有不同的驱动Jar ADD JAR hdfs:///tmp/ojdbc6
序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀
=ANSI Hadoop Catalog方式不支持在创建数据库和创建表时指定Location。 如果使用Hadoop Catalog，需要设置操作用户具有3中配置的“spark.sql.catalog.local.warehouse”路径的写和执行权限。 Hive Catalog方式
<= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G
解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表：
mvschema是schema的名称 查询物化视图的创建语句 查询mv.default.mv1的物化视图创建语句 show create materialized view mv.default.mv1; mv1是物化视图的名称 查询物化视图 查询mv.default.mv1的数据 select
用户如果需要使用类似SQL语句的方式来操作HBase表，授予权限后可以使用SparkSQL访问HBase表。以授予用户在SparkSQL中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下： 设置“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”为“true”。 在M
用户如果需要使用类似SQL语句的方式来操作HBase表，授予权限后可以使用SparkSQL访问HBase表。以授予用户在SparkSQL中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下： 设置“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”为“true”。 在M
解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表：
hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”，勾选“default”的 “查询”、“插入”、“建表”、“递归”。 编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”
operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，如果数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
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 var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
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