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将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下：
将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下：
），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.conf”配置文件中，在spark
表1 参数描述 参数 描述 tableIdentifier Hudi表的名称。 tablelocation Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZ
use的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据 查询数据 删除表
Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性
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.examples包的“HB
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.examples包的“HB
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.examples包的“HB
向后兼容的方式演进。此错误通常发生在使用向后不兼容的演进方式删除某些列如“col1”后，更新parquet文件中以旧的schema写入的列“col1”，在这种情况下，parquet尝试在传入记录中查找所有当前字段，当发现“col1”不存在时，发生上述异常。 解决这个问题的办法是使
峰期，停止相关表的写入和修改业务后，通过重建表方式实现以上操作： 新建一个表，该表结构和需进行增删改字段的表结构相同。在新建表中增加需要添加的新字段、删除不需要的字段、或修改需改变类型的字段。 选取指定字段数据插入到新创建的表中： INSERT INTO 新创建的表 SELECT
开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
需要清理无效数据文件的Hudi表的表名，必选。 op_type 命令运行模式，可选，默认值为dry_run，取值：dry_run、repair、undo、query。 dry_run：显示需要清理的无效数据文件。 repair：显示并清理无效的数据文件。 undo：恢复已清理的数据文件。
builder.createTopology()); } 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Strom样例工程应用。 将1中导出的本地Jar包，4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。 执行命令提交拓扑。 storm
不允许使用字符类型存放时间、日期或数值类型的数据 特别是需要对该时间、日期或数值类型字段进行运算或者比较的时候。 单表(分布式表)的记录数不要超过万亿，单表(本地表)不超过百亿 对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理 磁盘的空间是有限的，需要考虑数据的生命周期管
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
中加载数据和查询数据。 使用自定义列创建表 可通过指定各列及其数据类型来创建表。启用Kerberos认证的分析集群创建CarbonData表时，如果用户需要在默认数据库“default”以外的数据库创建新表，则需要在Hive角色管理中为用户绑定的角色添加指定数据库的“Create”权限。
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine
在Ranger实例页面，勾选“UserSync”实例，选择“更多 > 重启实例”。 在Ranger服务“概览”页面，单击“RangerAdmin”，查看“Settings > Users/Groups/Roles”页面是否有ldap用户。 父主题： 使用Ranger（MRS 3.x）
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