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PARTITIONED：用于指定分区字段。 LOCATION：用于指定表存储位置。 COMMENT：用于指定表描述。 TBLPROPERTIES：用于指定表属性。 Iceberg不支持创建CTAS或RTAS表。 使用示例 创建分区表： CREATE TABLE prod.db.sample (
安装了Hive或Ranger组件的集群支持连接“RDS服务MySQL数据库”，且MySQL数据库版本为MySQL 5.7.x/MySQL 8.0。 仅MRS 3.1.2-LTS.3、MRS 3.1.5和MRS 3.3.0-LTS版本集群支持连接“云数据库GaussDB(for MySQL)”。 集群支持对接
CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个操作，这
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息，其中LIKE子句用来对数据库对象过滤，匹配规则如下，具体示例可参考SHOW TABLES： 规则1：_可以用来匹配单个任意字符。 规则2：%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3：* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导，sparkPi是最经典的Spark作业，它用来计算Pi（π）值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子，其中包含sparkPi。可以从https://archive
造成的建表失败异常 问题 如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常。 回答 建表过程中如果发生网络故障、HDFS故障或者Active HMaster故障等情况时，可能会造成部分Region上线失败而处于FAILED_OPEN状态，导致建表失败。
sql.hive.convertMetastoreOrc 设置ORC表的处理方式： false：Spark SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
Hive表desc描述过长导致无法完整显示 问题现象 desc描述表过长时，如何让描述显示完整？ 处理步骤 启动Hive的beeline时，设置参数maxWidth=20000即可，例如： [root@192-168-1-18 logs]# beeline --maxWidth=20000
创建Kudu表报错 用户问题 创建Kudu表报错。 问题现象 新建了集群，在创建表时，报错如下： [Cloudera]ImpalaJDBCDriver ERROR processing query/statement. Error Code: 0, SQL state: TSta
INSERT INTO插入表数据 本章节主要介绍ClickHouse插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：标准格式插入数据。 INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13)
CREATE TABLE创建表 本章节主要介绍ClickHouse创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：在指定的“database_name”数据库中创建一个名为“table_name ”的表。 如果建表语句中没有包含“database_name”，则默认使用客户端登录时选择的数据库作为数据库名称。
使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表 问题 使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据不能实时同步ro、rt表，报错如下： WARN HiveSyncTool: Got runtime exception when hive syncing
INSERT INTO插入表数据 本章节主要介绍ClickHouse插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：标准格式插入数据。 INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13)
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 查询表t1的表结构：
数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考配置项中使用宏定义。 test 临时表 数据库临时表表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。 说明： 使用临时表是为了使得导出数据到数据库时，不会在目的表中产生脏数据。只有在所有数据成功写入临时表后，才会将数据
析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模型是StarRocks默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型，默认创建明细类型的表。 聚合模型
在左侧导航栏单击编辑器，然后选择“Hive”。 在“Database”右侧下拉列表选择一个Hive中的数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 在HiveQL语句编辑区输入HiveQL语句。
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
SELECT查询表数据 本章节主要介绍ClickHouse查询表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function]
使用Spark Shell创建Hudi表 操作场景 本指南通过使用spark-shell简要介绍了Hudi功能。使用Spark数据源，将通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集： COW表。每次写操作之后，还将展示如何读取快照和增量数据。 前提条件 在Manage
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