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在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
ClickHouse普通物化视图设计 建议 在查询方式固定的场景，建议使用物化视图加速。 物化视图创建参考如下： 明细表创建 CREATE TABLE counter ON CLUSTER default_cluster ( when DateTime DEFAULT now()
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0 ClickHouse 22.3.2.2
交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充
登录故障节点。 执行以下命令来查看当前omm用户密码设置信息： chage -l omm 检查系统提示信息，是否用户已过期。 查找“Password expires”对应值，查看密码设置是否即将过期。 查找“Account expires”对应值，查看用户设置是否即将过期。 如果参
登录故障节点。 执行以下命令来查看当前ommdba用户密码设置信息： chage -l ommdba 检查系统提示信息，是否用户已过期。 查找“Password expires”对应值，查看密码设置是否即将过期。 查找“Account expires”对应值，查看用户设置是否即将过期。
化视图都需要单独去管理和维护。 projection 数据实时同步，数据写入即可查询到物化视图最新数据。 创建表时指定的物化视图语法，新的SQL业务需要修改表结构。 不需要开发很多物化视图，任意查询SQL会自动重写命中物化视图。 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。
确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 Kafka集群IP端口号安全模式下是21007，普通模式下是9092。 使用KafkaUI查看当前消费情况 进入KafkaUI界面。
Presto Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDF
确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 Kafka集群IP端口号安全模式下是21007，普通模式下是9092。 使用KafkaUI查看当前消费情况（MRS 3
根据告警“定位信息”中的任务名找到失败任务，查找并记录失败作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application ID” 是，执行4。 否，执行6。 单击失败作业application ID进入作业界面。 单击作业“Logs”列的“Logs”，查看jobmanager日志。
创建物化视图SQL样例 用户查询SQL样例 查询SQL是否能被改写 备注 全表查询 最基本的全表查询场景 select * from tb_a; select * from tb_a; 否 创建全表扫描的物化视图没有实际意义，不支持 列查询 最基本的列查询场景 select col1
开发Manager应用 Manager样例程序开发思路 Manager登录认证 添加Manager用户 查找Manager用户 修改Manager用户 删除Manager用户 导出Manager用户列表 父主题： Manager管理开发指南
${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY 为QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL spark.read.format("hudi")
${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY为QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL spark.read.format("hudi")
XXX，C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表，可以通过Filter来查询数据，在单列索引和复合列索引上进行过滤查询，查询结果都与无索引结果相同，且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。 代码样例 下面代码片段在com.huawei.hadoop.hbase.
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XXX，C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表，可以通过Filter来查询数据，在单列索引和复合列索引上进行过滤查询，查询结果都与无索引结果相同，且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。 代码样例 下面代码片段在com.huawei.hadoop.hbase.
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的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured Streaming无边界表 每一条查询的操作都会产生一个结果集Result Table。每一个触发间
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