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描述 table_name 待删除数据的表名，支持database.tablename格式 delete statement select类型的sql语句，用于找出待删除的数据 示例 从mytable表中删除primaryKey < 100 的所有数据： call clean_data(table
-c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生成执行计划的效率，还提供了catalog，relation等缓存机制。长连接场景下这些缓存中的某些缓存是不会主动释放的，因此可能导致长连接占用大量的内存不释放。
Metastore缓存，用以同步Hive数据源的表、分区、数据库等的Metadata。 语法 REFRESH CATALOG catalog_name 示例 登录FusionInsight Manager，选择“服务 > HetuEngine > 概览”，单击“HSConsole WebUI”后的HSConso
block对扫描任务进行分割。扫描任务由集群中的执行器执行。扫描任务可以并行、部分并行，或顺序处理，具体采用的方式取决于执行器的数量以及配置的执行器核数。 查询任务的某些部分可在独立的任务级上处理，例如select和filter。查询任务的某些部分可在独立的任务级上进行部分处理，例如group-by、count、distinct
客户MRS集群Master2节点上的HiveServer和WebHCat进程状态显示为故障，重启之后仍为故障状态。 原因分析 在Manager界面单独启动故障的HiveServer进程，登录后台查找hiveserver.out日志中对应时间点的报错，报错信息为：error parsing
表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create
By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Ke
运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关
一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询，可缩小查询范围，加快数据的检索速度和可对数据按照一定的条件进行管理。 分区是在创建表的时候用PARTITIONED BY子句定义的。 CREATE EXTERNAL TABLE
原因分析 用户登录Manager账户密码错误次数超过限制，账户被锁。 处理步骤 登录kadmin后台管理控制台。 以root用户登录安装了客户端的节点，执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令，配置环境变量。 source
因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。
因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。
访问FusionInsight Manager系统，进行查询、添加、删除等操作。 流程分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表1所示。 表1 在Manager中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 添加用户 请参见添加Manager用户。 2 查找用户 请参见查找Manager用户。 3 修改用户
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
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
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”与工作流配置文件“workflow
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，只是job配置“job.properties”与工作流配置“workflow
通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示
Hive应用开发建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。 建议示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
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