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DELETE 语法 DELETE FROM table_name [ WHERE condition ] 描述 从表中删除数据行。 当前版本，使用delete可以删除整个表的数据，或者分区表的指定分区。 对于事务表（指定了属性transactional = true），如果指定了
ClickHouse分布式表设计 建议 分布式表建表参考： CREATE TABLE default.my_table_dis ON CLUSTER default_cluster AS mybase.my_table_local ENGINE = Distributed(default_cluster
HBase故障排除 HBase客户端连接服务端时，长时间无法连接成功 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时出现创建表异常 HBase占用网络端口，连接数过大会导致其他服务不稳定 有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 使
DROP MATERIALIZED VIEW 语法 DROP MATERIALIZED VIEW [IF EXISTS] view_name 描述 用于删除现有的物化视图。若删除的视图不存在，且指定了可选参数if exists，则不会抛出错误信息。 删除物化视图将导致删除与指定视图关联的元数据和表数据。
TABLESAMPLE 有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行
STATISTICS [FOR COLUMNS] [NOSCAN]; 指定FOR COLUMNS时，收集列级别的统计信息。 指定NOSCAN时，将只统计文件大小和个数，不扫描具体文件。 例如： analyze table table_name compute statistics; analyze
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
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T-Digest函数 概述 T-digest是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest
Quantile digest函数 概述 Quantile digest（分位数摘要）是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用qdigest表示这种数据结构。 函数 merge(qdigest) → qdigest 描述：将所有输入的qdigest数据合并成一个qdigest。
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
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None 功能介绍 MapReduce服务 MRS 服务介绍 04:08 MapReduce服务介绍 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍 特性讲解 MapReduce服务 MRS MRS集群存算分离方案介绍
Hive企业级能力增强 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关
下载客户端”，弹出“下载集群客户端”信息提示框。 选择“完整客户端”，选择与待安装节点架构相匹配的平台类型，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”。 客户端软件包名称格式为：“Fusio
请参考修改集群服务配置参数，进入Kafka的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 日志格式 Kafka的日志格式如下所示 表4 日志格式 日志类型 格式 示例 运行日志 <yyyy-MM-dd
对同一目录创建多个外表，可能导致外表查询失败 问题 假设存在数据文件路径“/test_data_path”，用户userA对该目录创建外表tableA，用户userB对该目录创建外表tableB，当userB对tableB执行insert操作后，userA将查询tableA失败，出现Permission
Schema演进介绍 Schema演进（Schema Evolution）允许用户能够方便地修改Hudi表的当前Schema，以适应不断变化的数据。 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 Schema演进支持范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。
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