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操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<propert
使用物化视图后，遍历的数据量从1亿下降到2000，耗时从0.211秒下降到0.002秒，性能提升100倍。 使用bitmap做跨表预估计算。 【场景】 用户画像，用户数预估：计算t_r_309和t_r_308 join后，did字段的基数。 【表join示例】 SELECT countDistinct(a
默认取值： 不涉及 role_deploy_meta Array of RoleDeployMeta objects 参数解释： 版本组件实例角色部署策略。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表4 VersionComponent 参数 参数类型 描述 other
操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<propert
操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<propert
use-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/client chmod 700 clickhouse-examples
use-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/client chmod 700 clickhouse-examples
use-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/Bigdata/client chmod 700 clickhouse-examples
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询分区中所有元素的approx_distinct()，即每个元素出现的近似次数，进而通过很小的开销去完成整个查询。 例如，只要计算每日每个用户浏览了多少次网页，就可以通过累加的方式，去计算每周、每年对应的数据，类似于通过汇总每日收入来计算每周收入。 可以将approx_distinct()与GROUPING
命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。
map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public void map(Object key, Text value
S。 HDFS和Spark的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（
命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
通过状态后端存储所有原始数据，新来的数据根据状态来判断是否是更新操作，进而通过Flink聚合回撤机制实现聚合结果数据的更新。 优点：可以解决聚合准确性问题，而且对用户友好，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
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