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hbase.examples包的“GlobalSecondaryIndexSample”类中。 本样例实现了禁用idx_id_age索引功能,即查询时不会使用此索引,但会生成索引数据。 /** * alter index to UNUSABLE state. */ public
提供shell命令完成Alluxio文件系统的基本操作。 HTTP REST API 提供除Shell、Java API以外的其他接口,可通过此接口查询信息,具体请参考Alluxio API接口介绍。 Namespace 透明命名机制:保证了Alluxio和底层存储系统的命名空间是一致的。
设置HDFS存储策略 访问OBS HDFS访问OBS 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解,以上传一个新员工的信息为例,对该员工的信息进行查询、追加、删除等,可分为以下七部分: 通过kerberos认证。 调用fileSystem中的mkdir接口创建目录。 调用HdfsWriter的dowrite接口写入信息。
) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果 FemaleTimeInfo = sqlCtx.sql("SELECT * FROM " +
) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果 FemaleTimeInfo = sqlCtx.sql("SELECT * FROM " +
解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表:
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果 FemaleTimeInfo = sqlCtx.sql("SELECT * FROM " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果 FemaleTimeInfo = sqlCtx.sql("SELECT * FROM " +
使用参数“spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout”并将此参数值设置为15min(或平均查询时间)。 正确配置参数“spark.dynamicAllocation.maxExecutors”,不推荐使用默认值(2048),否则Ca
使用参数“spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout”并将此参数值设置为15min(或平均查询时间)。 正确配置参数“spark.dynamicAllocation.maxExecutors”,不推荐使用默认值(2048),否则Ca
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。 打包项目 通过IDEA
Table ------------- show_table1 show_table2 (2 rows) --同时满足多个条件,查询default中'show_'开头或者'in'开头的表 show tables in default like 'show$_%|in%'
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 TABLESAMPLE BERNOULLI (50); SYSTEM 此采样方法将表划分为
index提升读写性能,在Sink和Source表添加属性 'hoodie.log.index.enabled'='true'。 通过调整对应算子并行度提升性能 读写Hudi可以通过配置读写并发提升读写性能。 读算子的并行度调整参数:read.tasks 写算子的并行度调整参数:write
添加角色”,填写角色名称,在“配置资源权限”表格中选择“待操作的集群名称 > Hive > Hive读写权限”,在待操作数据库所在行勾选“查询”、“删除”、“插入”、“建表”、“Select授权”、“Delete授权”、“Insert授权”和“递归”权限,单击“确定”。 单击“用
MRS提供的弹性伸缩能力,可以帮助用户在进行批量分析操作时,将分析节点扩容到指定规模,而计算完毕后,则自动释放计算节点,尽可能的降低使用成本。 平衡突发查询 大数据集群上,由于有大量的数据,企业会经常面临临时的分析任务,例如支撑企业决策的临时数据报表等,都会导致对于资源的消耗在极短时间内剧增。
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 DataFrame femaleTimeInfo = sqlContext.sql("select * from " +
解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表: