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LLUP等预聚合带来的查询优势。适合数据有大量更新的场景。对于聚合查询有较高性能需求的用户，推荐使用写时合并实现。 Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势。适合不要求数据更新的通用查询场景。 查询模式：
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,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
从表或分区中移除所有行。用户可以通过partition_spec一次性删除分区表的多个分区，如果不指定就一次清除分区表的所有分区。当表属性“auto.purge”采用默认值“false”时，被删除的数据行将保存到文件系统的回收站，否则，当“auto.purge”设置为“true”时，数据行将被直接删除。
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。 如果在删除物化视图之前部分数据被删除（元数据或表数据），则删除物化视图将失败。
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，Name
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运行缓慢。对于SQL当前不能手动指定每个Task的并行度，指定的是所有Task统一的并行度。 推荐Source的并行度由上游组件推
开发Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分为有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。
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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 当前版本可用规格 错误码 请参见错误码。 父主题： 版本元数据查询
conf）。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf
在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。 MRS
通常情况下，Hive以文本文件存储的表会以回车作为其行分隔符，即在查询过程中，以回车符作为一行表数据的结束符。但某些数据文件并不是以回车分隔的规则文本格式，而是以某些特殊符号分隔其规则文本。 MRS Hive支持指定不同的字符或字符组合作为Hive文本数据的行分隔符，即在创建表的时候，指定inpu
pala-examples-normal中的client.properties上传到linux系统上的样例代码文件夹中的/opt/impala_examples/conf文件夹，并在client.properties中填入impalad的ip地址。 在cmd或Intellij中执行mvn
通常情况下，Hive以文本文件存储的表会以回车作为其行分隔符，即在查询过程中，以回车符作为一行表数据的结束符。但某些数据文件并不是以回车分隔的规则文本格式，而是以某些特殊符号分隔其规则文本。 MRS Hive支持指定不同的字符或字符组合作为Hive文本数据的行分隔符，即在创建表的时候，指定inpu
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
数据脱敏(Data masking) 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 mask_first_n(string str[, int n]) →varchar 描述：返回str的屏蔽版本，前n个值被屏蔽。大写字母被转为＂X＂，小写字母被转为＂x＂，数字被转为＂n＂。
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