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<table>同步表schema信息，需要查询该表时才会同步全量元数据；而新增分区，插入数据等场景可主动执行refresh即可增量更新元数据。 定时使用compute increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，
test：为准备集群认证用户信息创建的用户名称，例如developuser。 系统域名：登录FusionInsight Manager后，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 父主题： 准备MapReduce应用开发环境
务量大小设置对应的句柄数，建议不要给太小的值。如果用户需要对HBase和HDFS操作，建议设置较大的值，例如“32768”。 使用如下命令查看某一用户的句柄数限制。 su - user_name ulimit -n 界面会返回此用户的句柄数限制值。如下所示： 8194 父主题： 使用HDFS
平滑次数为在告警检查阶段连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 单击“操作”列的“修改”，基于实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。 等待2分钟，查看告警是否自动恢复。 是，处理完毕。 否，执行5。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 >
databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default │ │ system │ │ test │ └───────┘ --查询表信息 show tables; ┌─name──┐
adoop.<系统域名>@<系统域名>; 系统域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数获取。 // 拼接JDBC URL StringBuilder sBuilder = new StringBuilder(
adoop.<系统域名>@<系统域名>; 系统域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数获取。 // 拼接JDBC URL StringBuilder sBuilder = new StringBuilder(
V1.1 作业管理接口（废弃） 新增作业并执行（废弃） 查询作业exe对象列表（废弃） 查询作业exe对象详情（废弃） 删除作业执行对象（废弃） 父主题： 历史API
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive
Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 Hi
r_id} mrs:cluster:delete √ √ 查询主机列表（V1） GET /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/hosts mrs:host:list √ √ 查询文件列表（V2） GET/v2/{project_id}/
HetuEngine样例程序（Python3） 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 父主题： 开发HetuEngine应用
在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用Spark Launcher方式提交。之后，可通过Spark WebUI查看运行情况，或通过获取指定文件查看运行结果。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:SparkLauncherExample
统自动创建。快速创建集群时，安全组由系统自动创建。 安全组名称可在集群的“概览”界面的“安全组”查看。 添加安全组规则，默认填充的是用户访问弹性IP地址的规则。如需对安全组规则进行查看，修改和删除操作，请单击“管理安全组规则”。 勾选确认信息后，单击“确定”。 单击“确定”，进入Manager登录页面。
tatic1。 配置Spark SQL防御使用约束 防御规则默认动态生效时间为6分钟。 仅支持SQL类型作业。 拦截和熔断规则会中断SQL查询，请根据实际业务配置合理的值。 静态规则static_0007，因Spark本身存在笛卡尔积限制（通过“spark.sql.crossJoin
毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化多表查询效率 父主题： 使用Hive
Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
回答 Impala服务的数据一般是存储在HDFS或者OBS（对象存储服务）中，无需直接使用本地节点的磁盘。 仅Impalad实例在业务查询执行过程中由于内存空间不足，才需要溢写到磁盘（由--scratch_dirs指定）。 由于是非多副本存储的临时数据，不提供磁盘热插拔能力。
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
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