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SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据?主要有以下两种场景存在这个问题: 对于分区表和非分区表,在Hive客户端中执行插入数据的操作后,会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表,在Spark
通过典型场景,您可以快速学习和掌握HBase的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,如表1所示,A业务操作流程如下: 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。
高价值物化视图的候选SQL。在实际运用中,HetuEngine管理员可选择通过配置“维护实例”等,开启物化视图的自动创建与自动刷新功能。业务用户可以通过配置客户端Session来获得基于自动创建的物化视图的自动改写与提速。 该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度,带来业
定”按钮。 在“Import Maven Projects”窗口单击“Finish”按钮。 设置Eclipse的文本文件编码格式,解决乱码显示问题。 在Eclipse的菜单栏中,选择“Window > Preferences”。 弹出“Preferences”窗口。 在左边导航上选择“General
提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event,而不仅是一行,提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况,自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况,不会导致Out of Memory(OOM)的出现。 支持定制传输前后准备工
目录下的样例工程,可根据实际业务场景选择对应的样例,相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码,需参考表1放置各样例项目所需的配置文件、认证文件: 表1 放置各样例项目所需的配置文件/认证文件 样例工程位置 需放置的配置/认证文件
量自动分发到多台后端节点,扩展系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错。客户端应用请求集群时,使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发,无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 父主题: 准备ClickHouse应用开发环境
针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.py)即可。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟,若
针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.py)即可。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟,若
es”目录下的样例工程文件夹“hbase-example”, 可根据实际业务场景选择对应的样例,相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码,需参考表1放置各样例项目所需的配置文件: 表1 放置各样例项目所需的配置文件 样例工程位置
连接到HiveServer的session数占最大允许数的百分比超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测连接到HiveServer的Session数占HiveServer允许的最大session数的百分比,该指标可通过“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive > 实例 > 具体的Hiv
如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息? 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户,登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录,例如“/opt/client”。
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 ClickHouse可以使用SQL进行常见的业务操作,代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例讲解顺序为:
HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种
r。 Executor执行这些Task,将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式,可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式:YARN
HBase与其他组件的关系 HBase和HDFS的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件,
执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目,它是一个支持有向无环图的分布式计算框架,Hive使用Tez引擎进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。 Hive与DBService的关系 Hive的MetaStore(元数据
API:提供基于窗口的API。 资源调度器:新增基于资源的调度器插件,可以在拓扑定义时指定可使用的最大资源,并且通过配置的方式指定用户的资源配额,从而管理该用户名下的拓扑资源。 State Management:提供带检查点机制的Bolt接口,当事件失败时,Storm会自动管理bolt的状态并且执行恢复。
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
Doris JDBC接口样例程序开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握Doris的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 Doris可以使用SQL进行常见的业务操作,代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例操作流程如下: