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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Loader算子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
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。
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
Ranger仅支持对接RDS服务MySQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0。 Hive支持对接RDS服务MySQL和PostgreSQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0和PostgreSQL14。 在RDS管理控制台，选择“实
数配套使用，可以在Manager上创建用户名时设置该密码。 --query 使用非交互模式查询。 --database 默认当前操作的数据库。默认值：服务端默认的配置（默认是default）。 --multiline 如果指定，允许多行语句查询（Enter仅代表换行，不代表查询语句完结）。
default Hudi表属性配置方式 可视化视图 Hudi表属性全局配置 - Hudi表属性配置-Table Name test Hudi表属性配置-Table Type Opt Key COPY_ON_WRITE Hudi表属性配置-Hudi TableName Mapping - Hudi表属性配置-Hive
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。
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
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
table_comment 表的描述信息。 location_path HDFS路径，指定该路径Hudi表会创建为外表。 options_list Hudi table属性列表。 query_statement select查询表达式 示例 创建分区表 create table h2
on功能，即在创建Hive表时，设置表文件分布的locator信息，当使用insert语句向该表中插入数据时会将该表的数据文件存放在相同的存储节点上（不支持其他数据导入方式），从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。表格式只支持TextFile和RCFile。 本章节适用于MRS
consumer.properties JDBC作为维表（以MySQL为例） kafkaSource作为事实表，“customer_t2”作为维度表，结果写入kafkaSink。 在MySQL客户端创建维度表“customer_t2”，建表语句示例如下： CREATE TABLE customer_t2(
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 (
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）
使用Loader 从零开始使用Loader Loader使用简介 Loader常用参数 创建Loader角色 Loader连接配置说明 管理Loader连接（MRS 3.x之前版本） 管理Loader连接（MRS 3.x及之后版本） Loader作业源连接配置说明 Loader作业目的连接配置说明
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
使用Spark Shell创建Hudi表 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，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，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。
ALM-12016 CPU使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测CPU使用率，并把实际CPU使用率和阈值相比较。CPU使用率默认提供一个阈值范围。当检测到CPU使用率连续多次（可配置，默认值为10）超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，CPU使用率小于或等于阈值时，告警
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
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
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