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后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
不要删除用于存储的catalog中存在的物化视图数据表。 创建物化视图时，建议查询中不要包含Order By。 创建物化视图时，查询语句不要包含子查询和子查询join，若包含子查询和子查询join需使用with子查询代替。 例如： hetuengine:tpcds_2gb> create
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
多副本场景下，运行在副本丢失损坏的BE节点的查询任务报错 现象描述 如果多个副本直接从磁盘上丢失了副本，比如mv改名，内核不会感知到该副本丢失，执行查询时如果请求运行在副本丢失的BE节点，报错： 处理步骤 登录安装了MySQL的节点，连接Doris数据库。 调用BE的check_
在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal 问题 在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal。 回答 这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Man
在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal 问题 在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal。 回答 这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Man
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
慢SQL统计：统计各个租户的慢查询（查询时间大于慢查询阈值）提交个数。 慢查询TOP用户请求统计列表：统计各个用户的慢查询统计明细，支持列表排序和全部导出功能。 在“慢查询列表”页面，用户可查看历史任务的慢查询列表、诊断结果和优化建议，支持导出查询结果。 历史统计信息的有效期取决
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行结
LoadIncrementalHFiles /user/hbase/output_t1_idx t1 父主题： 配置HBase本地二级索引提升查询效率
更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施：在使用Spark SQL查询之前，需执行Refresh操作更新元数据信息。
建表时分区不要超过10万个，分区太多会影响元数据加载速度，阻塞查询 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。 建表时整数类型的分区键不补前置0，例如'hour=01'等分区
Key封装成一个List<Get>，然后请求这个列表以获取数据的查询方式。该方式能避免每个Row Key都发起一次请求。 HBase单表查询范围扫描优化 HBase单表查询范围扫描优化是指根据HBase的列的谓词条件尝试自动推断rowkey的起止地址，在tableScan的时候设置hbase scan起止地址从而提高访问性能。
后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
05' '*' in expression specification (state=42000,code=40000) Having不支持子查询。 举例如下： select ps_partkey, sum(ps_supplycost * ps_availqty)
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。 查看作业状态 登录MRS管理控制台。
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
WITH WITH子句定义查询子句的命名关系，可以展平嵌套查询或简化子查询语句。 例如下面的查询语句是等价的： SELECT name, maxprice FROM (SELECT name, MAX(price) AS maxprice FROM fruit GROUP BY name)
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