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分区，一次删除分区不超过1000个。 建议带分区查询大分区表 查询大分区表时，如果不带分区，会进行全表扫描，造成元数据和HDFS压力，查询缓慢，可能会导致Hiveserver FullGC报错。因此，建议带分区进行查询，多分区查询可配置以下HiveServer和MetaStore参数进行优化：
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）。
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
使用Presto客户端执行查询语句 用户可以根据业务需要，在MRS集群的客户端中进行交互式查询。启用Kerberos认证的集群，需要提交拓扑的用户属于“presto”组。 MRS 3.x版本Presto组件暂不支持开启Kerberos认证。 前提条件 获取用户“admin”账号密
是，操作结束。 否，执行4。 检查SQL语句执行是否耗时较长 查看告警对象所属的逻辑集群。登录Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 逻辑集群 > 查询管理 > 正在进行的慢查询”。在界面上查看哪些SQL执行耗时较长，和客户进行确认，进行业务进行调整，
、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
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
HetuEngine计算实例查询时延超过阈值 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的查询时延，当检测到HetuEngine计算实例的查询时延大于等于60S时产生该告警。 HetuEngine计算实例的查询时延小于60S时，告警清除。
对系统的影响 查询可能会阻塞甚至失败。 可能原因 该Impalad服务维护的查询数量过多，或者阈值设定的太小。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > 查询任务总数统计 > 等待中的查询总数”，检查阈值大小。
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 请求成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 版本元数据查询
对系统的影响 查询可能会阻塞甚至失败。 可能原因 该Impalad服务维护的查询数量过多，或者阈值设定的太小。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > 查询任务总数统计 > 提交中的查询总数”，检查阈值大小。
交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与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补充
BE运行数据导入或查询任务报错 现象描述 导入或查询数据时，报错： Not connected to 192.168.100.1:8060 yet, server_id=384 原因分析 运行任务的BE节点故障。 RPC拥塞或其他错误。 处理步骤 如果运行任务的BE节点故障，需查看具体的故障原因再进行解决。
对系统的影响 查询可能会阻塞甚至失败。 可能原因 该Impalad服务维护的查询数量过多，或者阈值设定的太小。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > 查询任务总数统计 > 执行中的查询总数”，检查阈值大小。
由于HBase的可扩展性，在查询表的时候，默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值，即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行（即在某一行中不存在该列），HBase会将该行查询出来。 如果用户仅需查询该表的最新值和命中列成功的行，可使用如下查询语句： scan '<table_name>'
客户端查询HBase出现SocketTimeoutException异常 问题 使用HBase客户端操作表数据的时候客户端出现类似如下异常： 2015-12-15 02:41:14,054 | WARN | [task-result-getter-2] | Lost task 2
由于HBase的可扩展性，在查询表的时候，默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值，即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行（即在某一行中不存在该列），HBase会将该行查询出来。 如果用户仅需查询该表的最新值和命中列成功的行，可使用如下查询语句： scan '<table_name>'
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。 Unique模型针对需要唯
bigint 查询总共扫描的字节数。 scan_rows bigint 查询总共扫描的行数。 return_rows bigint 查询结果返回的行数。 stmt_id int 自增ID。 is_query tinyint 是否为查询语句。 1：表示是查询语句。 0：表示不是查询语句。 frontend_ip
客户端查询HBase出现SocketTimeoutException异常 问题 使用HBase客户端操作表数据的时候客户端出现类似如下异常： 2015-12-15 02:41:14,054 | WARN | [task-result-getter-2] | Lost task 2
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