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wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
权限信息等）缓存起来，后续访问时不需要再次访问Hive metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下，可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数，一旦超过预设的时间，该查询任务直接失败，在多并发场景下，由于计算任务抢占资源，可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行，导致超时出现。因
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。
distribution。 SORT_SCOPE：指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT：它提高了查询性能，特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT：数据会本地排序（任务级别排序）。
distribution。 SORT_SCOPE：指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT：它提高了查询性能，特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT：数据会本地排序（任务级别排序）。
MY_TABLE; UPSERT VALUES 插入/修改数据。 UPSERT INTO MY_TABLE VALUES(1,'abc'); SELECT 查询数据。 SELECT * FROM MY_TABLE; CREATE INDEX 创建全局索引。 CREATE INDEX MY_IDX ON
通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
MY_TABLE; UPSERT VALUES 插入/修改数据。 UPSERT INTO MY_TABLE VALUES(1,'abc'); SELECT 查询数据。 SELECT * FROM MY_TABLE; CREATE INDEX 创建全局索引。 CREATE INDEX MY_IDX ON
Python3样例工程章节，获取样例代码，获取hetu-jdbc-XXX.jar文件，并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节，获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件，并放置到自定义目录中。 编辑样例代码，根
DD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spark分布式内存计算能力，提高了Hive查询效率。 父主题： Hive
的总和是否是100。 是，则说明配置正常。 否，则说明配置异常，请执行后续步骤修复。 登录MRS Manager页面，选择“主机管理”。 查找主Master节点，主机名称前带实心五角星的Master节点即为主Master节点。 以root用户登录主Master节点。 执行su -
rand() % 365, 'abc'), (2, rand() % 365, 'bcd'), (1, rand() % 365, 'def'); 查询test_upsert表数据 select * from upsert_tab; ┌─id─┬───pdate─┬─name─┐ │ 2
此时请将“yarn.timeline-service.generic-application-history.enabled”（客户端查询app任务数据时是否从TimelineServer服务获取）参数设置为“false”，直接从ResourceManager上面获取app任务数据。
群的名称 > Hive > Hive读写权限”，根据不同任务场景，勾选不同权限，单击“确定”保存。 说明： 在默认数据库中，查询其他用户表的权限：勾选“查询”。 在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限：勾选“删除”和“插入”。 Flink 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
UidManager, args: assign metrics sys.cpu.user metrics sys.cpu.user: [0, 0, 6] 查询OpenTSDB指标 tsdb命令可以获取到当前opentsdb存入的指标，可执行tsdb uid metrics sys.cpu.user命令。
如果合并完成后，在一直处于连接状态的spark-beeline/spark-sql session中查询分区表的数据，出现文件不存在的问题，根据提示可以执行"refresh table 表名"后再重新查询。 请依据实际情况合理设置filesize值，例如可以在scan得到表中平均文件大小值a
若合并完成后，在一直处于连接状态的spark-beeline/spark-sql session中查询分区表的数据，出现文件不存在的问题，根据提示可以执行"refresh table 表名"后再重新查询。 请依据实际情况合理设置filesize值，例如可以在scan得到表中平均文件大小值a
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