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创建HBase表： create 'hbase_test','f1','f2'; 配置“HBase输出”算子，如下图： 作业执行成功后，查看hbase_test表中数据： 父主题： Loader输出类算子
r实例数量。 实例添加完成后，重启JobGateway服务。 重启服务会造成JobGateway的作业功能在重启期间不可用。 等待5分钟，查看本告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行5。 收集故障信息 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。
网络问题上报CES数据失败。 服务内部问题导致上报CES数据失败。 处理步骤 打开FusionInsight Manager 页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看告警详细信息中的附加信息。 根据以下场景处理。 告警附加信息中显示“Call CES to send metrics fail. Permission
SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导 Repartition时有部分Partition没数据 16T的文本数据转成4T
+--+ EXCEPT、INTERSECT 语法简介 EXCEPT返回两个结果集的差（即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值）。 INTERSECT返回两个结果集的交集（即两个查询都返回的所有非重复值）。 例如，Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。
-----+--+ EXCEPT、INTERSECT EXCEPT返回两个结果集的差（即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值）。 INTERSECT返回两个结果集的交集（即两个查询都返回的所有非重复值）。 例如，Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。
Phoenix命令行操作介绍 Phoenix支持SQL的方式来操作HBase，以下简单介绍使用SQL语句建表/插入数据/查询数据/删表等操作。 前提条件 已安装HBase客户端，例如安装目录为“/opt/client”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。在使用
PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生
role admin; 设置在默认数据库中，查询其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“查询”。 设置在默认数据库中，插入其他用户表的权限
index_granularity = 8192：排序索引的颗粒度，每8192条数据记录一个排序索引值。 如果被查询的数据存在于分区或排序字段中，能极大降低数据查找时间。 ReplacingMergeTree 该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项
字符。 默认取值： 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID。如果指定集群ID，则获取该集群做过补丁更新的最新版本元数据。获取方法，请参见获取集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成，且长度为[1-64]个字符。
index_granularity = 8192：排序索引的颗粒度，每8192条数据记录一个排序索引值。 如果被查询的数据存在于分区或排序字段中，能极大降低数据查找时间。 ReplacingMergeTree 该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项
Phoenix命令行操作介绍 Phoenix支持SQL的方式来操作HBase，以下简单介绍使用SQL语句建表/插入数据/查询数据/删表等操作。 前提条件 已安装HBase客户端，例如安装目录为“/opt/client”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。在使用
结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。
据转换。 primary key：主键字段 创建主键索引，值为排序字段的前导列，否则不允许创建表，为访问频率最高的字段创建索引，提升查询性能，查询时会通过索引数据快速的找到数据文件中的数据块所在位置信息。 partition by：分区字段 分区键不允许为null，如果字段中有null值，需要做数据转换处理。
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;
RS集群内的Hive分区表中。 Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取、转换和加载，即通常所称的ETL（Extraction，Transformation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立H
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
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