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定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。
ClickHouse分区设计 合理设置分区键，控制分区数在一千以内，分区字段使用整型。 分区part数与查询性能关系 图1 分区part数与查询性能关系图 分区建议 建议使用toYYYYMMDD（pt_d）作为分区键，pt_d是date类型。 如果业务场景需要做小时分区，使用pt
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认Impala SQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行Impala SQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认Impala SQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行Impala SQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
元数据缓存刷新时间，单位：分钟 通过hive创建表tb3，此时Hetu-cli查询结果： show tables; Table ------- tb1 tb2 (2 rows) 刷新元数据缓存后再次查询： refresh catalog hive; show tables;
example.JDBCExample为举例，具体以实际样例代码为准。 切换到“/opt/test”，执行以下命令，运行Jar包。 sh run.sh 查看Linux调测结果 “doris-jdbc-example”样例运行成功后，显示信息如下： 2023-08-17 23:13:13,473
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(basePath) 查询Hudi表。 注册临时表并查询： val roViewDF = spark.read.format("org.apache.hudi").load(basePath
<= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G
example.JDBCExample为举例，具体以实际样例代码为准。 切换到“/opt/test”，执行以下命令，运行Jar包。 sh run.sh 查看Linux调测结果 “doris-jdbc-example”样例运行成功后，显示信息如下： 2023-08-17 23:13:13,473
定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。
通过impala-shell连接不上Impalad的21000端口 Impala集群查询数据的时候出现bad version和invalid TType错误 如何关闭MRS集群Impalad角色的cas认证 Impala查询parquet表的Schema和文件Schema不一致时报错 Impa
“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig/HetuEngine/config”路径下的所有配置文件至客户端节点，放置到与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/client/conf”。
复制“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig/Spark2x/config”路径下的所有配置文件至客户端节点，放置到与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/client/conf”。
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)
admin.AdminUtils$.writeTopicConfig(AdminUtils.scala:247) 通过客户端命令klist查询当前认证用户： [root@10-10-144-2 client]# klist Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
address STRING) -- 一个表可以拥有一个或多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询，可缩小查询范围，加快数据的检索速度,还可对数据按照一定的条件进行管理。 -- 使用关键字PARTITIONED BY指定分区列名及数据类型 PARTITIONED
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认Impala SQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行Impala SQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
访问FusionInsight Manager系统，进行查询、添加、删除等操作。 流程分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表1所示。 表1 在Manager中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 添加用户 请参见添加Manager用户。 2 查找用户 请参见查找Manager用户。 3 修改用户
MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要
作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java API接口来进行描述： 建立Kudu连接
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