中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    hive一组数据的百分比 更多内容
  • Hive连接

    Hadoop数据源( MRS 、Hadoop或CloudTable),并且既有KERBEROS认证模式又有SIMPLE认证模式,只能使用STANDALONE模式。 说明:STANDALONE模式主要是用来解决版本冲突问题运行模式。当同一种数据连接源端或者目的端连接器版本不一致时

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Hive

    使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive方言

    Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始,在使用Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法兼容性,改善与Hive互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句情况。详情可参考:Apache Flink

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CLEANARCHIVE

    tableIdentifier Hudi表名称。 tablelocation Hudi表存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件策略:目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Hive

    输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 对同一张表或分区并发写数据导致任务失败 Hive任务失败,报没有HDFS目录权限 Load数据Hive表失败 参考Hive JDBC代码用例开发业务应用运行失败 HiveServer和HiveHCat进程故障 MRS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • HIVE优化

    HDFS:最底层的IO读也是性能关键,主要考虑指标是读取和写入性能,还包括块大小合理设置等。 其中MapReduce/Spark/HDFS组件有自己独立调优手册及文档,请参考对应组件调优。本文档重点讨论上述1,2,3部分性能调优内容,并结合MapReduce/Spark进行调优说明。 批处理业务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive输入

    。 map 是 - 数据处理规则 当配置Hive表名不存在时,作业提交失败。 当配置列名与Hive表列名不匹配时,读取不到数据,导入数据条数会为0。 当字段值与实际类型不匹配时,该行数据会成为脏数据。 样例 以Hive导出到sqlserver2014数据库为例。 在sqls

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive on HBase

    Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中单行记录 父主题: 使用Hive

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CLEANARCHIVE

    tableIdentifier Hudi表名称。 tablelocation Hudi表存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件策略:目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hudi数据表Archive规范

    Hudi表必须执行Archive。 对于HudiMOR类型和COW类型表,都需要开启Archive。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要执行Archive,因为Archive开关默认打开(hoodie.archive.automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发,至少需要满足以下两个条件:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 接入MRS_HIVE数据源

    ,单击实例卡片上“连接器”。 选择连接器,单击连接器卡片上“前往”,进入连接器控制台界面。 选择界面左侧导航栏中“连接器管理 > 数据源管理”,进入“数据源管理”界面。 单击数据源列表上方“新增数据源”,进入“新增数据源”界面,设置MRS_HIVE数据基本信息,具体参数如表1所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置Hive分区元数据冷热存储

    配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力,将长时间未使用过指定范围分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,冻结分区数据称为冷分区,未冻结分区称为热分区,存在冷分区表称为冻结表。将被冻结数据重新移回原元数据表中,这一过程称为分区数据解冻。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置Hive读取关系型数据库数据

    配置Hive读取关系型数据数据 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联外表。该外表可以从关联到关系型数据库中读取数据,并与Hive其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取数据关系型数据库如下: DB2 Oracle 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据

    SQL无法查询到Parquet类型Hive新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ParquetHive新插入数据?主要有以下两种场景存在这个问题: 对于分区表和非分区表,在Hive客户端中执行插入数据操作后,会出现Spark SQL无法查询到最新插入数据问题。 对于分区表,在Spark

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据

    SQL无法查询到ORC类型Hive新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORCHive新插入数据?主要有以下两种场景存在这个问题: 对于分区表和非分区表,在Hive客户端中执行插入数据操作后,会出现Spark SQL无法查询到最新插入数据问题。 对于分区表,在Spark

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据

    SQL无法查询到ORC类型Hive新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORCHive新插入数据?主要有以下两种场景存在这个问题: 对于分区表和非分区表,在Hive客户端中执行插入数据操作后,会出现Spark SQL无法查询到最新插入数据问题。 对于分区表,在Spark

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MRS Hive

    xml”、“hdfs-site.xml”文件。 生成MRS Hive配置文件。 将上述获取到文件放到一个新目录下,并打包成zip文件,所有文件位于zip文件根目录下。 文件名只能由英文字母或数字组成,长度不超过255个字符。 文件大小不超过2MB。 父主题: 获取数据源配置文件

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive同步

    Hive同步 Hive同步数据报错SQLException Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException Hive同步数据报错SemanticException 父主题: Hudi常见问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive连接

    Hadoop数据源(MRS、Hadoop或CloudTable),并且既有KERBEROS认证模式又有SIMPLE认证模式,只能使用STANDALONE模式。 说明:STANDALONE模式主要是用来解决版本冲突问题运行模式。当同一种数据连接源端或者目的端连接器版本不一致时

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值(2.x及以前版本)

    ServiceName 产生告警服务名称。 RoleName 产生告警角色名称。 HostName 产生告警主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义告警设置条件。 对系统影响 系统可能无法正常写入数据,导致部分数据丢失。 可能原因 Hive使用HDFS容量上限过小。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • TABLESAMPLE

    这两种采样方法都不允许限制结果集返回行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时,将扫描表所有物理块并跳过某些行(基于采样百分比和运行时计算随机值之间比较)。结果中包含一行概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需时间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了