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Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 用户问题 使用Presto查询Kudu表报错。 问题现象 使用Presto查询Kudu表，报表找不到的错误： 后台报错： 原因分析 在实际的运行节点（worker实例所在节点）没有Kudu相关配置。 处理步骤 在集群Presto所有的
查询作业列表信息 功能介绍 在MRS指定集群中查询作业管理里提交的作业列表信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 表1 路径参数 参数 是否必选
Datasource Avro格式查询异常 问题 Datasource Avro格式查询报错，提示Caused by: org.apache.spark.sql.avro.IncompatibleSchemaException。 回答 针对avro格式表查询报错，根本原因是avro格式
间数据落盘，如果查询任务失败，将重试失败的task。建议在执行大批量查询时使用此策略，集群可以更高效的重试查询中的小颗粒任务，而不是整个查询。 本示例介绍设置“TASK”重试策略容错执行机制。 使用HetuEngine查询容错执行能力须知 容错不适用于已损坏的查询或其他用户错误场
TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码 问题现象 Hive查询结果表做压缩存储（ARC4），对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时，在beeline中进行如下设置。
避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索引查询时间范围内的数据，请添加时间列存储该条数据时间戳，否则会使用数据表进行查询。 索引查询不支持指定StartRow和StopRow进行区间查询。如果指定了其中任
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只能对简
等待5分钟后，在Manager页面选择“运维 > 告警 > 告警”页签，查看该告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行5。 手动执行磁盘分区扩容命令 执行以下命令查看磁盘及分区信息。 lsblk 通过告警定位信息中挂载的目录名称，查找对应分区和磁盘，并查看磁盘和分区大小。 例如，挂载目录名为“/srv/
Boolean 参数解释： 是否查询节点详情。该字段设为true时可能会影响接口性能。 约束限制： 不涉及 取值范围： true：查询节点详情 false：不查询节点详情 默认取值： false query_ecs_detail 否 Boolean 参数解释： 是否查询ECS详情信息，会涉及对ECS接口调用。
导出Doris查询结果集 本章节主要介绍如何使用SELECT INTO OUTFILE命令，将Doris查询结果集使用指定的文件格式导出到指定的存储系统中。 导出命令不会检查文件及文件路径是否存在、是否会自动创建路径、或是否会覆盖已存在文件，由远端存储系统的语义决定。 如果在导出
Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。 SELECT * FROM users
如何查询MRS节点的启动时间？ 在MRS服务管理控制台中单击集群名称，进入集群详情页面。 在集群节点管理页面中，查看具体节点IP地址信息。 登录当前节点，执行如下命令查询节点启动时间。 date -d "$(awk -F. '{print $1}' /proc/uptime) second
集群中创建的新用户执行查询Hive操作时无权限 问题现象 创建了新用户，但是执行查询的时候报无权限的错。 Error: Error while compiling statement: FAILED: HiveAccessControlException Permission denied:
IoTDB以时间序列为基础，提供丰富的时间序列查询语义，包含精确点查询，时间范围查询，分组查询，最新点查询等。 图1 IoTDB时序数据查询 跨源IT/OT数据统一分析 IoTDB可以借助HetuEngine提供的数据跨源分析能力，使用HetuEngine作为统一数据查询入口，也可以将IT数据和OT
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
查询数据连接列表 功能介绍 查询数据连接列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/data-connectors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。
更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询用户（组）与IAM委托的映射关系成功 400 查询用户（组）与IAM委托的映射关系失败 错误码 请参见错误码。 父主题： 委托管理
0)数据类型，建议使用double数据类型来替换numeric (20,0)数据类型，以提高查询性能。 在一个测试用例中，使用double来替换numeric (20, 0)，查询时间从15秒降低到3秒，查询速度提高了5倍。创建表命令如下： create table carbondata_table(
、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用于Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补
to日志进行查找。 根据报错信息在到对应节点去查看presto worker实例的进程日志。 日志显示： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 根据报错预判发生了oom导致查询报错。 处理步骤 在Manager页面查找work的JVM参数（xmx）。
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