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配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
presto”。 在数据源配置页面参考图1完成参数配置，“用户名”和“密码”为已创建的“人机”用户的用户名和用户密码。配置完成后可以单击“测试连接”测试。 图1 数据源配置 驱动：选择“自定义 > 选择自定义驱动”，单击，编辑驱动名称，单击“上传文件”上传已获取的JDBC jar包，单击“确定”。
普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度 普通物化视图 数据从原表同步到物化视图需要时间窗。 灵活性较高，有新的业务可开发新的物化视图。 可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高，需要开发很多物化视图，每个物化视图都需要单独去管理和维护。
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
(3 rows) COALESCE coalesce(value[, ...]) 返回参数列表中的第一个非空value。与CASE表达式相似，仅在必要时计算参数。 可类比MySQL的nvl功能，经常用于转空值为0或者' '（空字符）。 select coalesce(a,0)
为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 问题 为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 回答 CarbonData块分布对于数据处理进行了如下优化： 优化数据处理并行度。 优化了读取块数据的并行性。
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan'
Map<primitive_type, data_type> CarbonData主要规格 表2 CarbonData主要规格 实体 测试值 测试环境 表数 10000 3个节点，每个executor 4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 总列数：107
可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图1展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图1 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
所有”，选择“Presto”并打开。参考图1新建连接。 图1 新建连接 参考下表配置连接参数。配置完成后单击“测试连接”，或在“模式”单击“点击连接数据库”测试数据连接，测试成功后单击“保存”。 表1 HSFabric连接参数 参数名 参数值 数据连接名称 自定义 驱动 io.prestosql
当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan'
erator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度（分区总数）等于生成它的Operator的并行度，如图4所示。 图4 Operator 紧密度高的算子可以进行优化，优化后可以将多个Operator
dows云服务器，并且与集群的网络是通的，直接填写节点的业务IP地址即可）。 图10 配置主机 单击“测试连接”，如图10 测试连接所示表示对接成功，单击“确定”。 图11 测试连接 以客户端安装用户登录安装HBase客户端的节点，执行以下命令创建新的命名空间MY_NS： cd 客户端安装目录
单击“连接”后的下拉列表框，选择待编辑的连接名称。 在“连接”后单击“编辑”，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行6。 如果显示测试失败，则需要重复4。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接，那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于MRS-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.3.0版本。 父主题： Hudi应用开发规范
Map<primitive_type, data_type> CarbonData主要规格 表2 CarbonData主要规格 实体 测试值 测试环境 表数 10000 3个节点，每个executor 4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 总列数：107
hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy）”，经过测试验证，在该测试结果中，修改前后，HDFS写文件性能影响范围在3%以内。 NameNode默认的副本存储策略为： 第一副本：存放到客户端所在节点。 第二副本：远端机架的数据节点。
hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy）”，经过测试验证，在该测试结果中，修改前后，HDFS写文件性能影响范围在3%以内。 NameNode默认的副本存储策略为： 第一副本：存放到客户端所在节点。 第二副本：远端机架的数据节点。
（可选）如果DWS数据库对应的表和数据已经存在，该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表，并插入测试数据进行演示。 使用Data Studio创建测试表warehouse_t1，并插入测试数据。 CREATE TABLE warehouse_t1 ( W_WAREHOUSE_SK
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