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在使用Hive进行联表查询，且关联的表无大小表的分别（小表数据<24MB）时，建议将此参数值修改为“false”，如果此时将此参数设置为true，执行联表查询时无法生成新的mapjoin。 true hive.default.fileformat Hive使用的默认文件格式，支持TextFil、Sequenc
spark.examples.DstreamKafkaWriter。 建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 该样例代码只存在于mrs-sample-project-1
string)); INSERT INTO test_multy_value values (1,row(1,'test')); 描述 向表中插入新的数据行。 如果指定了列名列表，那么这些列名列表必须与query语句产生列表名完全匹配。表中不在列名列表中的每一列，其值会设置为null。
用户”，检查本次业务操作的用户是否在已存在： 是，执行3。 否，执行4。 单击指定用户左侧的，检查该用户所在的用户组和角色分配的权限是否满足本次业务需求。若不满足，则需创建新角色并绑定用户，也可以直接修改用户的用户组或角色权限。 参见创建用户（MRS 3.x及之后版本），创建本次业务所需要的用户，同时关联业务所需要的用户组或者角色信息。
caching：在扫描数据表时的缓存行数。 如果不设置该参数，则默认值为1000。 为单个Region构建索引是为了修复损坏的索引。 此功能不应用于生成新索引。 创建HBase HIndex 安装HBase客户端，详情参见HBase客户端使用实践。 进入客户端安装路径，例如“/opt/client”
用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很
调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。 图2 资源分配模型 YARN原理 新的Hadoop MapReduce框架被命名为MRv2或YARN。YARN主要包括ResourceManager、ApplicationMa
caching：在扫描数据表时的缓存行数。 如果不设置该参数，则默认值为1000。 为单个Region构建索引是为了修复损坏的索引，此功能不应用于生成新索引。 创建HBase HIndex 安装HBase客户端，详情参见HBase客户端使用实践。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 进
若无法直接下载，在华为开源镜像站（https://mirrors.huaweicloud.com/）搜索并单击名称为“HuaweiCloud SDK”的版块，按照页面弹出的设置方法进行操作。 如果不想覆盖Maven配置文件，也可以参考以下方法手动修改“settings.xml”配置文件或者组件样例工程中的“pom
若无法直接下载，在华为开源镜像站（https://mirrors.huaweicloud.com/）搜索并单击名称为“HuaweiCloud SDK”的版块，按照页面弹出的设置方法进行操作。 如果不想覆盖Maven配置文件，也可以参考以下方法手动修改“settings.xml”配置文件或者组件样例工程中的“pom
splitting任务和有效的RegionServer，并追踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟：
splitting任务和有效的RegionServer，并追踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟：
for columns; 配置Hive自动收集统计信息。开启配置后，执行insert overwrite/into命令插入数据时才自动统计新数据的信息。 在Hive客户端执行以下命令临时开启收集： set hive.stats.autogather = true;开启表/分区级别的统计信息自动收集。
数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源
用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表上，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并
力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。Spark2x的开源新特性请参考Spark2x开源新特性说明。 Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。
for columns; 配置Hive自动收集统计信息。开启配置后，执行insert overwrite/into命令插入数据时才自动统计新数据的信息。 在Hive客户端执行以下命令临时开启收集： 开启表/分区级别的统计信息自动收集： set hive.stats.autogather
用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表上，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并
arkSession, "table_test","default", customSegments) 给定segment列表，返回合并后新的导入名称： /** * Returns the Merged Load Name for given list of segments
有限内存下的稳定性涉及到3个子功能： ExternalSort 外部排序功能，当执行排序时如果内存不足会将一部分数据溢出到磁盘中。 TungstenAggregate 新Hash聚合功能，默认对数据调用外部排序进行排序，然后再进行聚合，因此内存不足时在排序阶段会将数据溢出到磁盘，在聚合阶段因数据有序，在内存中
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