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forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接,执行HQL,输出查询的列名和结果到控制台,关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
flag; } 避免对同一张表同时进行读写操作 目前的版本中,Hive不支持并发操作,需要避免对同一张表同时进行读写操作,否则会出现查询结果不准确,甚至任务失败的情况。 父主题: Impala开发规范
补丁基本信息 补丁号 MRS 1.5.1.4 发布时间 2018-08-23 解决的问题 Spark组件问题: 当carbon表元数据文件较大时导致的查询慢问题。 修复carbon在某些场景下,对数据进行压缩时,出现转换为SHORT_INT失败的问题。 spark解析zlib时出错,出现java
广播map代替数组 当每条记录需要查表,如果是Driver端用广播方式传递的数据,数据结构优先采用set/map而不是Iterator,因为Set/Map的查询速率接近O(1),而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Garbage Coll
广播map代替数组 当每条记录需要查表,如果是Driver端用广播方式传递的数据,数据结构优先采用set/map而不是Iterator,因为Set/Map的查询速率接近O(1),而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Gabage Colle
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ,最大值是(38,38) 说明: 当进行带过滤条件的查询时,为了得到准确的结果,需要在数字后面加上BD。例如,select * from carbon_table where num = 1234567890123456
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦,通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction,这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期,周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑,周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
CHILD”。 在程序运行时添加运行参数,分别为hive-site.xml与spark-defaults.conf文件的路径。 运行程序。 查看调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接,执行HQL,输出查询的列名和结果到控制台,关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
grep '${BIGDATA_HOME}' | awk '{print $2}' | xargs -I '{}' kill -9 '{}' 命令查找并终止container的进程。 管理员已排除主机的异常或故障后,需要将主机隔离状态取消才能继续使用该主机。 在“主机”界面勾选已隔离的主机,选择“更多
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
"kafkaBolt" grouping: type: SHUFFLE #分组方式为shuffle,无需传入参数 部署运行及结果查看 导出本地jar包,请参见打包Storm样例工程应用。 将4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包,请参见打包Storm业务。
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resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
的统计信息,结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小,这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划,来最小化端到端的查询时间,中心思路2点: 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步: 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。