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BUCKET_NUM计算的,BUCKET_NUM默认为1024,可以通过table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num选项进行配置。 第二次聚合是由原始group key进行shuffle,并使用SUM聚合来自不同buckets的COUNT DISTINCT值。由于相同的distinct
84:2181” 在Manager页面,选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 实例”,获取HSBroker所有实例的业务IP;在“配置”页签,搜索“server.port”,获取HSBroker端口号。 user 访问HetuServer的用户名,即在集群中创建的“人机”用户的用户名。
in_metadata/coprocessor/kylin-coprocessor-1.6.0-SNAPSHOT-0.jar HBase在配置协处理器时,一定要保证对应的jar包路径没有问题,否则HBase会无法启动。 解决办法 使用Kylin对接MRS,确保Kylin相关jar包存在。
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
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JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
上region的个数,即2000),则调整方案为(实际规格 / 默认规格)* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数,如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
Spark on yarn-client运行框架 Spark on yarn-client实现流程: 在yarn-client模式下,Driver部署在Client端,在Client端启动。yarn-client模式下,不兼容老版本的客户端。推荐使用yarn-cluster模式。 客户端
Spark on yarn-client运行框架 Spark on YARN-Client实现流程: 在YARN-Client模式下,Driver部署在Client端,在Client端启动。YARN-Client模式下,不兼容老版本的客户端。推荐使用YARN-Cluster模式。 客户端
上region的个数,即2000),则调整方案为(实际规格 / 默认规格)* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数,如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration