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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时，MRS集群如何进行操作系统漏洞升级？ 问题现象 在使用安全软件测试集群时，发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中，因此需要进行漏洞升级。 处理步骤 修
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。 父主题：
按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费MRS集群的计费规则。 适用场景 集群用于前期程序研发或功能测试。 资源使用有临时性和突发性。 计费周期 按需计费MRS集群按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时间为准），结算完毕后进入新
缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下： 完备的DBMS功能 ClickHouse拥有完备的DBMS数据库管理系统（Database
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。
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
Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
shell访问HBase，发现访问HBase非常慢。 原因分析 安全集群需要进行Kerberos认证，需要在客户端节点的hosts中配置信息，访问速度才不会受到影响。 处理步骤 将集群节点上的hosts文件内容复制到安装客户端节点的hosts文件中。 父主题： 集群管理类
即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet
adoop组件版本及节点的实例规格、容量。其中，节点的实例规格和容量决定了该集群对数据的分析处理能力。节点实例规格越高，容量越大，集群运行速度越快，分析处理能力越强，相应的成本也越高。 在基本信息页面，单击“前往Manager”，跳转至MRS集群管理页面。用户可在集群管理页面查看和处理告警信息、修改集群配置等。
和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，若数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载，
ClickHouse应用开发建议 合理配置最大并发数 ClickHouse处理速度快是因为采用了并行处理机制，即使一个查询，默认也会用服务器一半的CPU去执行，所以ClickHouse对高并发查询的场景支持的不够。官方默认的最大并发数是100，可以根据实际场景调整并发配置，建议不超过200。
和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，如果数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载，
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
spark-sql退出时打印RejectedExecutionException异常栈 问题 执行大数据量的Spark任务（如2T的TPCDS测试套），任务运行成功后，在spark-sql退出时概率性出现RejectedExecutionException的异常栈信息，相关日志如下所示：
产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 当前FE处理能力不足，影响业务的查询速度。 可能原因 Doris集群并发业务过大，FE进程内存不足等导致Master FE的处理能力不足。 处理步骤 检查GC时间。 在FusionInsight
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