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2.x版本支持），并且使用PreparedStatement查询。 亿级以上表数据查询必须设置分区分桶条件。 禁止对分区表执行全分区数据扫描操作。 Doris数据查询建议 一次insert into select数据超过1亿条后，建议拆分为多个insert into select语句执行，分成多个批次来执行。
字段名：配置字段名。 字段所在的标签：字段的标签。 关键字：配置关键字，能够匹配标签所在的内容，支持通配符，例如标签内容为“姓名”，可配置关键字“*姓名*”。 类型：配置字段类型。 数据格式：字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其
COLUMNS] [NOSCAN]; 指定FOR COLUMNS时，收集列级别的统计信息。 指定NOSCAN时，将只统计文件大小和个数，不扫描具体文件。 例如： analyze table table_name compute statistics; analyze table table_name
字段名：配置字段名。 字段所在的标签：字段的标签。 关键字：配置关键字，能够匹配标签所在的内容，支持通配符，例如标签内容为“姓名”，可配置关键字“*姓名*”。 类型：配置字段类型。 数据格式：字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其
括专属计算资源+共享存储资源、共享计算资源+专属存储资源、专属计算资源+专属存储资源。 主机安全 MRS支持与公有云安全服务集成，支持漏洞扫描、安全防护、应用防火墙、堡垒机、网页防篡改等。针对操作系统和端口部分，华为云提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 操作系统权限控制 操作系统端口管理
个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
普通表的操作： 创建用户信息表user_info。 在用户信息中新增用户的学历、职称信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 A业务结束后，删除用户信息表。 表1 用户信息 编号 姓名 性别 年龄 地址 12005000201 A 男 19 A城市 12005000202 B 女 23 B城市
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
employees_contact b ON(a.id = b.id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE
据分布均匀和查询吞吐均衡。 数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率。 查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描，以提升查询性能。 分桶列的选取：优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。 可使用以下方法分析是否会导致数据倾斜： SELECT
employees_contact b ON(a.id = b.id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE
taging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径
employees_contact b ON(a.id = b.id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE
作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ 问： 作业提交参数间用空格隔开会导致参数信息不被识别吗？ 答： 不同参数间用空格隔开，可通过在参数名前添加@的方式防止参数信息被明文存储，例如: @password=XXXXXX进行使用。 父主题： 作业管理类
mpala作为代理连接Kudu进行数据操作。 Impala与HBase间的关系 Impala表默认使用存储在HDFS上的数据文件，便于全表扫描的批量加载和查询。但是，HBase可以提供对OLTP样式组织的数据的便捷高效查询。 父主题： 组件介绍
在SQL前加explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers)分析执行计划，发现执行时需要全表扫描。 查看索引，发现不满足最左匹配原则。 处理步骤 重建索引。 su - omm gsql -p 20051 -U omm -W password
合理的时间值。 1296000 yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds 设置扫描HDFS保存的Container聚合日志的间隔时间。单位：秒。 设置为-1或0时，间隔时间将为“yarn.log-aggregation.
employees_contact b ON(a.id = b.id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE
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