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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
灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > HBase > 更多 > 启用Ranger鉴权”，查看该参数是否置灰。 是，创建用户并在Ranger中赋予该用户相关操作权限： 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，在新增用户界面创
相关依赖jar包将自动下载，不需手动添加。 当样例代码使用其他FusionInsight组件时，例如Kafka等，请去对应FusionInsight组件的服务端安装目录查找并添加依赖包。样例工程对应的依赖包详情，请参见参考信息。 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File>Project
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")
--zookeeper 192.168.100.100:2181/kafka --delete-config retention.ms 执行以下命令，查询topic信息。 kafka-topics.sh --describe -topic <topic_name> --zookeeper <
据异步发送到各个shard的各个副本。整个过程数据异步发送，且数据会在一个节点临时存储，会导致网络、磁盘都会成为瓶颈，且写入成功后不一定能查询到最新一致性数据等问题。 父主题： ClickHouse宽表设计
Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令，查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。 sh ${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspac
将被忽略。 如果未指定默认值，则新列的默认值将被视为null。 如果在该列上应用filter，则在排序期间不会考虑新增列，新增列可能会影响查询性能。 示例 ALTER TABLE carbon ADD COLUMNS (a1 INT, b1 STRING); ALTER TABLE
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
打开配置文件“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Current/*HiveServer/etc/hivemetastore-site.xml”，查找配置项“javax.jdo.option.ConnectionURL”，复制配置项值。 登录Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive
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
('202306270002', 'webShop', '2023-06-27 11:00:00', 'CUST2', 5000, 5000); 查询表数据，验证数据是否插入。 SELECT * FROM dws_data.dws_order; 下载GaussDB(DWS)数据库JDBC驱动并上传到MRS集群。
通过HBase插入数据，命令如下： put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1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
--插入一条Map类型数据 insert into map_tb values(MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2])); --查询数据 select * from map_tb; -- {bar=2, foo=1} 创建ROW表： --创建ROW表 create table
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
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")
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