并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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当前只支持SELECT查询操作进行计算下推，其他DML语句不支持计算下推，INSERT INTO SELECT也不支持计算下推；SELECT 加锁查询(如 SELECT FOR SHARE/UPDATE)不支持计算下推。 表达式下推支持数值类型、日志和时间类型和部分字符串类型(CHAR,

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HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 HadoopStreaming：HadoopStreaming作业像普通Hadoop作业一样，除了可以指定输入和输出的HDFS路径的参数

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数可设置用户自定义的查询并行度。 SMP适用场景与限制 SMP适用场景： 支持并行的算子 计划中存在以下算子支持并行： Scan：支持行存普通表和行存分区表顺序扫描、列存普通表和列存分区表顺序扫描、HDFS内外表顺序扫描；支持GDS数据导入的外表扫描并行。以上均不支持复制表。 J

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每

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re管理和处理。在产品中，Hive的元数据由DBService组件存储和维护，由Metadata组件提供元数据服务。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理

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不存在”的错误。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示导入时区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。 off：表示导入时不区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。 默认值：off 设置方式：该参数属于SUSET类型参数，请参见表1中对应设置方法进行设置。

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表达式中使用。对变量进行定义，设置变量名称和变量的取值。 必选：否 子配置项：变量配置包括如下子配置项：变量名称、变量取值。 变量名称： 配置项英文名：variable 说明：变量名称，用户可自定义一个变量名称，计算时使用，以免配置计算表达式时使用jsonPath。 类型：STRING

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计算服务 本章节主要介绍 弹性云服务器 、 裸金属服务器 和 镜像服务 ，让您更好的了解这些计算服务。 弹性 云服务器 弹性云 服务器 （Elastic Cloud Server，E CS ）是由CPU、内存、镜像、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的计算服务器，同时它结合VPC、虚拟防火墙、数据

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动态计算 通过函数和运算符计算、文本字段拼接、日期偏移等方式自动给表单字段赋值，无需手动输入。 支持的字段类型 目前支持动态计算的字段类型有数字输入框、输入框、多行输入框、二维码和日期选择框。 数字输入框 通过系统提供的函数和自定义算式赋值。函数中的字段允许从当前表单、选择的模板表单、预置数据表中选择数值组件。

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计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/ CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云 服务器部署 容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。

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计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点ECS/BMS规格分类

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计算签名 将SK（Secret Access Key）和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入，计算签名，将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下： signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))

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示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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拷贝是跨集群数据共享的唯一途径，数据拷贝耗时长。 公共数据集多份存储，数据冗余。 2 计算存储资源绑定，导致资源浪费 计算和存储资源无法均衡，当计算和存储需求不一致时，只能等比扩容，势必造成一种资源的浪费。 3 数据三副本存储，利用率低，成本高 Hadoop分布式文件系统（HDFS）使用三副本保存数据，磁盘空间利用率仅33%，单盘利用率低于70%。

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024的字符序列，一个桶里的每个对象必须拥有唯一的对象键值。用户可使用“桶名+对象名”来存储和获取对应的对象。 Metadata：对象元数据，用来描述对象的信息。元数据又可分为系统元数据和用户元数据。这些元数据以键值对（Key-Value）的形式随http头域一起上传到OBS系统。

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