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行修正。 处理步骤 该方案仅适用于MRS 2.x及之前版本集群。 登录MRS Manager页面,选择“服务管理 > Hue > 实例”,查询Hue实例所在的节点的IP。 使用root用户远程连接工具登录Hue实例所在节点的机器,并执行如下命令切换到omm用户。 su - omm
hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Metastore中。由于缺失新写入的分区信息,查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例
timestamp类型到hive元数据中。该值默认为false,默认将timestamp类型同步为bigInt,默认情况可能导致使用sql查询包含timestamp类型字段的hudi表出现错误。 true 父主题: Hudi常见配置参数
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。 运行前置操作 安全模式下Spark
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")
将被忽略。 如果未指定默认值,则新列的默认值将被视为null。 如果在该列上应用filter,则在排序期间不会考虑新增列,新增列可能会影响查询性能。 示例 ALTER TABLE carbon ADD COLUMNS (a1 INT, b1 STRING); ALTER TABLE
e.topic.enable = true”) 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题: 使用Kafka
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
据异步发送到各个shard的各个副本。整个过程数据异步发送,且数据会在一个节点临时存储,会导致网络、磁盘都会成为瓶颈,且写入成功后不一定能查询到最新一致性数据等问题。 父主题: ClickHouse宽表设计
Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令,查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。 sh ${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspac
distribution。 SORT_SCOPE:指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT:它提高了查询性能,特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT:数据会本地排序(任务级别排序)。
distribution。 SORT_SCOPE:指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT:它提高了查询性能,特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT:数据会本地排序(任务级别排序)。
--插入一条Map类型数据 insert into map_tb values(MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2])); --查询数据 select * from map_tb; -- {bar=2, foo=1} --创建ROW表 create table row_tb
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。 运行前置操作 安全模式下Spark
polygon连接查询 IN_POLYGON_JOIN(GEO_HASH_INDEX_COLUMN, POLYGON_COLUMN) 两张表做join查询,一张表为空间数据表(有经纬度列和GeoHashIndex列),另一张表为维度表,保存polygon数据。 查询使用IN_POLYGON_JOIN
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数,一旦超过预设的时间,该查询任务直接失败,在多并发场景下,由于计算任务抢占资源,可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行,导致超时出现。因
权限信息等)缓存起来,后续访问时不需要再次访问Hive metastore,在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下,可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager页面,选择“集群
Python3样例工程章节,获取样例代码,获取hetu-jdbc-XXX.jar文件,并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节,获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件,并放置到自定义目录中。 编辑样例代码,根