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    E-MapReduce:JindoTable のアクセスヒート収集

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    E-MapReduce:JindoTable のアクセスヒート収集

    最終更新日:Jun 22, 2026

    JindoTable のアクセス頻度統計収集機能を使用すると、コールドデータとホットデータを区別できるため、全体的なストレージコストの削減とキャッシュ効率の向上が可能になります。

    前提条件

    クラスターが作成されました。詳細については、「クラスターの作成」をご参照ください。

    背景情報

    JindoTable は Hive テーブルのアクセスレコードを収集します。収集されたデータは SmartData サービスのの名前空間に保存されます。

    SmartData 3.2.x 以降は、Spark、Hive、および Presto エンジンをサポートしています。デフォルトでは、アクセス頻度統計収集は Spark と Presto で有効になっていますが、Hive では無効になっています。この機能を無効にする方法については、「ヒート収集の無効化」をご参照ください。Hive でこの機能を有効にする方法については、「Hive のヒート収集の有効化」をご参照ください。

    データクエリ

    JindoTable は、アクセス頻度情報をクエリするためのコマンドを提供します。
    • 構文
      jindo table -accessStat <-d [days]> <-n [topNums]>

      days および topNums パラメーターは正の整数です。days を 1 に設定すると、コマンドは当日のローカル時間 00:00 から現在時刻までのすべてのアクセスレコードをクエリします。

    • 機能

      指定した時間範囲内で、最もアクセス頻度の高い上位 N 件のテーブルまたはパーティションをクエリします。

    • 例：過去 7 日間で最もアクセス頻度の高い上位 20 件のテーブルまたはパーティションをクエリします。
      jindo table -accessStat -d 7 -n 20

    JindoTable の使用方法の詳細については、「JindoTable ユーザーガイド」をご参照ください。

    Hive のヒート収集の有効化

    1. E-MapReduce コンソールにログインします。
    2. 上部のナビゲーションバーで、リージョンとリソースグループを選択します。
    3. Clusters タブをクリックします。
    4. Clusters ページで、対象のクラスターを見つけ、[操作] 列の Details をクリックします。
    5. Hive パラメーターを変更します。
      1. 左側のナビゲーションウィンドウで、Services > [Hive] を選択します。
      2. Configure タブをクリックします。
      3. hive.exec.post.hooks パラメーターを検索し、その値に com.aliyun.emr.table.hive.HivePostHook を追加します。他の値が存在する場合は、カンマ (,) を区切り文字として使用します。
    6. 設定を保存します。
      1. 右上隅にある Save をクリックします。
      2. 変更する ダイアログボックスで、Execution Reason を入力し、[設定の自動更新] をオンにします。
      3. OK をクリックします。
    7. サービスを再起動します。
      1. Hive サービスページで、右上隅の 操作 > > [HiveServer2 の再起動] を選択します。
      2. [クラスターアクティビティ] ダイアログボックスで、Execution Reason を入力します。
      3. OK をクリックします。
      4. Confirm確認ダイアログボックスで、OK をクリックします。

    ヒート収集の無効化

    1. E-MapReduce コンソールにログインします。
    2. 上部のナビゲーションバーで、リージョンとリソースグループを選択します。
    3. Clusters タブをクリックします。
    4. Clusters ページで、対象のクラスターを見つけ、[操作] 列の Details をクリックします。
    5. パラメーター値を変更します。
      • Hive サービス：
        1. 左側のナビゲーションウィンドウで、Services > [Hive] を選択します。
        2. Configure タブをクリックします。
        3. hive.exec.post.hooks パラメーターを検索し、値から com.aliyun.emr.table.hive.HivePostHook を削除します。
      • Spark サービス：
        1. 左側のナビゲーションウィンドウで、Services > [Spark] を選択します。
        2. Configure タブをクリックします。
        3. spark.sql.queryExecutionListeners パラメーターを検索し、値から com.aliyun.emr.table.spark.SparkSQLQueryListener を削除します。
      • Presto サービス：
        1. 左側のナビゲーションウィンドウで、Services > [Presto] を選択します。
        2. Configure タブをクリックします。
        3. event-listener.name パラメーターを検索し、値をクリアします。
    6. 設定を保存します。
      1. 右上隅にある Save をクリックします。
      2. 変更する ダイアログボックスで、Execution Reason を入力し、[設定の自動更新] をオンにします。
      3. OK をクリックします。
    7. サービスを再起動します。
      • Hive サービス：
        1. Hive サービスページで、右上隅の 操作 > > [HiveServer2 の再起動] を選択します。
        2. [クラスターアクティビティ] ダイアログボックスで、Execution Reason を入力します。
        3. OK をクリックします。
        4. Confirm確認ダイアログボックスで、OK をクリックします。
      • Spark サービス：
        1. Spark サービスページで、右上隅の 操作 > > [ThriftServer の再起動] を選択します。
        2. [クラスターアクティビティ] ダイアログボックスで、Execution Reason を入力します。
        3. OK をクリックします。
        4. Confirm確認ダイアログボックスで、OK をクリックします。
      • Presto サービス：
        1. Presto サービスページで、右上隅の 操作 > > [すべてのコンポーネントを再起動] を選択します。
        2. [クラスターアクティビティ] ダイアログボックスで、Execution Reason を入力します。
        3. OK をクリックします。
        4. Confirm確認ダイアログボックスで、OK をクリックします。