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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
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]
DROP删除表 本章节主要介绍ClickHouse删除表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [database_name.]name [ON CLUSTER cluster] [SYNC] 使用示例 --删除表t1
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
FUNCTION DROP MATERIALIZED VIEW REFRESH MATERIALIZED VIEW TRUNCATE TABLE COMMENT VALUES SHOW语法使用概要 SHOW CATALOGS SHOW SCHEMAS（DATABASES） SHOW TABLES
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
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。
DROP删除表 本章节主要介绍ClickHouse删除表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [database_name.]name [ON CLUSTER cluster] [SYNC] 使用示例 --删除表t1
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
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync
但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表数量较多时，将不可避免地影响executor的稳定性。 此时的最佳实践是，当不需要将表cache来实现查询加速时，应及时将表进行unca
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
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。支持HDFS的Colocation功能的Hive表格式只有TextFile和RCFile。
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）
在启动yarnsession之前需要参考准备本地应用开发环境章节准备运行环境，使用下面命令启动yarn-session： bin/yarn-session.sh -jm 1024 -tm 4096 -t conf/ssl/ -d 使用下面命令提交任务： ./bin/flink run --detached
在启动yarnsession之前需要参考准备本地应用开发环境章节准备运行环境，使用下面命令启动yarn-session： bin/yarn-session.sh -jm 1024 -tm 4096 -t conf/ssl/ -d 使用下面命令提交任务： ./bin/flink run --detached
实例”，查看任一FE实例的IP地址。 用户也可以使用MySQL连接软件或者Doris WebUI界面连接数据库。 执行以下命令创建数据库： create database test_broker_load; use test_broker_load; 执行以下命令创建表并导入OBS数据至表中： CREATE TABLE
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)
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