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多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下： select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (
WITH WITH子句定义查询子句的命名关系，可以展平嵌套查询或简化子查询语句。 例如下面的查询语句是等价的： SELECT name, maxprice FROM (SELECT name, MAX(price) AS maxprice FROM fruit GROUP BY name)
5 and day <= 27; 查询含有冻结数据的表 查询当前数据库下的所有冻结表： show frozen tables; 查询指定数据库下的所有冻结表： show frozen tables in 数据库名称; 查询冻结表的冻结分区 查询冻结分区： show frozen partitions
多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下： select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (
采用方式二时，只能将HDFS上的数据load到新建的表中，OBS上的数据不支持直接load到新建的表中。 输入查询表的Spark SQL语句。 语法格式： SELECT col_name FROM table_name; 查询表样例，查询src_data表中的所有数据： select * from src_data;
ALM-50219 当前查询执行线程池等待队列的长度超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查当前查询执行线程池等待队列的长度超过阈值，当检查到该值超出阈值（默认值为20）时产生该告警。 当前查询执行线程池等待队列的长度低于阈值时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除
基于全局二级索引查询HBase表数据 功能简介 添加了全局二级索引的用户表，在使用索引条件进行查询时，可以转换为对索引表的范围查询，性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“Globa
基于全局二级索引查询HBase表数据 功能简介 添加了全局二级索引的用户表，在使用索引条件进行查询时，可以转换为对索引表的范围查询，性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“Globa
后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
为什么数据查询/加载失败，且发生“org.apache.carbondata.core.memory.MemoryException: Not enough memory”异常？ 问题 为什么数据查询/加载失败，且发生“org.apache.carbondata.core.memory
Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 问题 Hive创建超过3.2万分区的表，执行带有WHERE分区的条件查询时出现异常。 “metastore.log”中打印的异常信息包含以下信息： Caused by: java.io.IOException: Tried to
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
准备执行函数的用户。 使用admin用户登录Manager界面，选择“集群 > 集群属性”，查看集群的“认证模式”并记录。 选择“集群 > 服务 > Hive”，单击页面右上角的“更多”查看Hive是否启用Ranger鉴权。 选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，配置
Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 问题： Hive创建超过3.2万分区的表，执行带有WHERE分区的条件查询时出现异常，且“metastore.log”中打印的异常信息包含以下信息： Caused by: java.io.IOException: Tried
使用HBase BulkLoad导入数据成功，执行相同的查询时却返回不同的结果 问题 在使用HBase bulkload导入数据时，如果导入的数据存在相同的rowkey值，数据可以导入成功，但是执行相同的查询时可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到
配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 开源版本Spark SQL强制要求子查询关联中必须使用聚合函数，如果未使用聚合函数将报错“Error in query: Correlated scalar subqueries
化视图重写查询，这将优化查询，并有助于更快地执行它们。必须在查询开始时给出提示。目前支持两种类型的提示，如下所示： NOREWRITE 不会进行查询重写。格式为：/*+ NOREWRITE */ REWRITE(materialized_view_name ..) 查询将使用提到
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