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spark-beeline查询Hive视图报错 用户问题 MRS 3.1.2版本,spark-beeline查询Hive视图报错,报错如下: 根据提示set spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false后,查不到数据(但是实际在Hive
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异
配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力 物化视图的有效期 创建物化视图的“mv_validity”字段为物化视图的有效期,HetuEngine只会使用有效期内的物化视图进行自动改写。 物化视图的数据刷新 如果需要数据定期更新,需要定时刷新物化视图,可以使用如下两种方式实现
这样极大简化了维护人员的工作,更换故障硬盘可以在线完成;同时用户可以设置热备盘,从而极大缩减了故障硬盘的修复时间,有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM(Logic Volume Management),多个磁盘规划成一个逻辑卷组。
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据,本章节提供从零开始使用Spark SQL,创建一个名称为src_data的表,然后在src_data表中每行写入一条数据,最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQL
方案架构 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景
ALM-16003 Background线程使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Background线程使用率情况,默认阈值为90%。如果Hive使用的background线程池使用率超过阈值,则发出告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16003 重要
使用ZooKeeper客户端 Zookeeper是一个开源的,高可靠的,分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂,易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用,十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前,除主管理节点以外的客户端
图1 Hive结构 云搜索服务(Cloud Search Service,简称CSS)是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。
ALM-19013 region处在RIT状态的时长超过阈值 告警解释 系统按300秒周期性检测HBase上的region处在RIT状态的数量。当检测到处在RIT状态的region时长超过阈值时长(连续两次超过阈值),上报该告警。当处在超时状态的region都恢复后,告警恢复。 告警属性
配置Hive单表动态视图的访问控制权限 操作场景 MRS安全模式下Hive可以创建一个视图并控制用户访问权限,支持授权给不同的用户访问,又可以限定不同用户只能访问的不同数据。 在视图中,Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行过滤
配置Hive单表动态视图的访问控制权限 操作场景 MRS中安全模式下Hive可以创建一个视图并控制用户访问权限,支持授权给不同的用户访问,又可以限定不同用户只能访问的不同数据。 在视图中,Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行过滤
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行,一般的优化规则都是启发式的优化规则,启发式的优化规则,仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化,没有考虑数据本身的特点,也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则
Hive元数据使用RDS时创建视图表中文乱码 用户问题 MRS 3.1.0版本集群,Hive元数据配置为RDS数据库中存储。创建视图时,使用case when语句中文显示乱码。 例如建表语句如下: 查看视图内容中,中文乱码: 原因分析 该问题是由于元数据表相关字段编码不是UTF 8
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行,一般的优化规则都是启发式的优化规则,启发式的优化规则,仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化,没有考虑数据本身的特点,也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则
创建FlinkServer集群连接 通过集群连接配置访问不同的集群。 创建FlinkServer集群连接步骤 访问Flink WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”,进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”,在弹出的页面中参考表
HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解? 问: HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解? 答: 以“RegionServer级别操作请求次数”监控项为例: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > HBase > 资源”,在该界面即可查看
compaction.schedule.enabled 否 true 是否阶段性生成压缩plan,即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.tasks 否 10 压缩Hudi表task并行度 index.state.ttl 否 7D 索引保存的时间,默认为7天(单位
MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间的资源分配以使用量作为排列依据,使得容量小的队列有竞争优势。
ClickHouse Projection设计 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。 projection定义 CREATE TABLE test_projection_table( level String, type String,