blocks|key|22818|text|如果你的缓冲池快用完了，这可能是以下任何一种情况：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|22819|22820|错误写入查询(即意外的交叉联接)|ordered-list-item|22821|22822|对您的查询进行解释，并检查产品连接或任何看起来需要很长时间的东西|22823|22824|查询计划效率低下|22825|22826|运行一次解释，看看是否有任何较长的估计。此外，您还可以尝试使用DIAGNOSTIC+HELPSTATS+ON+FOR+SESSION。启用此标志后，无论何时运行EXPLAIN，都会在底部获得一组要收集的推荐统计数据。其中一些建议可能对很有用|offset|length|style|CODE|22827|22828|吨级数据|22829|22830|你在这里能做的不多。也许可以尝试批量导入。|22831|此外，您还可以查看运行查询的用户的MaxSpool参数是什么。您可以尝试增加MaxSpool值，看看这是否有帮助。请记住，实际可用的假脱机空间将由未分配的PERM空间大小限制。|22832|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0|0|V|Z|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|C|3|D|5|E|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|15|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|16|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|-4|5|6|7|17|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|E|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1A|8|@$O|1B|P|1C|Q|R]]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|E|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|-4|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|X|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|-4|5|6|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]]|11|$]]

If you're running out of SPOOL, it could be any of these scenarios:
<ol>
<li>Incorrectly written query (i.e. unintended CROSS JOIN)
Do an EXPLAIN on your query and check for a product join or anything that looks like it will take a long time
</li>
<li>Inefficient query plan
Run an EXPLAIN and see if there are any long estimates. Also, you can try <code>DIAGNOSTIC HELPSTATS ON FOR SESSION</code>. When you enable this flag, any time you run an EXPLAIN, at the bottom you will get a bunch of recommended statistics to collect. Some of these suggestions may be useful
</li>
<li>Tons of data
Not much you can do here. Maybe try to do the import in batches.
</li>
</ol>
Also, you can check to see what the MaxSpool parameter is for the user running the query. You could try to increase the MaxSpool value to see if that helps. Keep in mind, the actual spool available will be capped by the amount of unallocated PERM space.

I have huge data and am importing it from teradata to hdfs. While doing so, usually spool space is insufficient and the job thus fails. Is there any solution for this? Can spool space be allocated dynamically as per data size? Or can we load the data from sqoop import into a temporary buffer and then write it to hdfs?

Dynamic spool space allocation in teradata

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我有大量数据，正在将其从teradata导入hdfs。在执行此操作时，通常会出现假脱机空间不足，因此作业会失败。对此有什么解决方案吗？是否可以根据数据大小动态分配假脱机空间？或者，我们是否可以将数据从sqoop import加载到临时缓冲区，然后将其写入hdfs？

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