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100000000 ) AS b ON a.id = b.id; 耗时：0.996 sec。 ClickHouse不支持limit下推，SQL生成时需要优化，以免SQL性能受影响。 【错误示例】 select did from (select did from tableA) limit 10;
enable=false 权限管理介绍 SparkSQL的权限管理是指SparkSQL中管理用户操作数据库的权限系统，以保证不同用户之间操作数据库的独立性和安全性。如果一个用户想操作另一个用户的表、数据库等，需要获取相应的权限才能进行操作，否则会被拒绝。 SparkSQL权限管理部分集成了Hive权限
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
SQL防御”，打开SQL防御页面。 参考添加MRS SQL防御规则添加针对ClickHouse的SQL防御规则。 ClickHouse SQL引擎支持的各类型SQL防御规则可参考MRS SQL防御规则。 例如添加一条规则ID为“static_0008”，SQL语句执行ClickHouse集群级别的表更新操作就进行“提示”的规则。
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
admin; 设置在默认数据库中，查询其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“查询”。 设置在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select
SQL引擎并配置规则的阈值参数。 每条规则可以关联1个SQL引擎，如需针对其他SQL引擎继续配置，可以继续添加规则。 服务：选择当前SQL防御规则所关联的SQL引擎。 SQL请求满足防御规则后，系统的处理操作有以下类型： 提示：配置系统对SQL请求满足防御规则后，是否进行日志记录
取消SQL执行任务 功能介绍 在MRS集群中取消一条SQL的执行任务。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id}/cancel 表1
Stream SQL Join程序 Flink Stream SQL Join应用开发思路 Flink Stream SQL Join Java样例代码 父主题： 开发Flink应用
接”。 在数据连接列表的单击待查看的数据连接名称，在弹出的页面查看该数据连接的详细信息。 例如查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息如下： 图1 查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息 删除数据连接 登录MRS管理控制台，在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的操作列，单击待删除数据连接所在行的“删除
Hive常见SQL语法说明 Hive SQL扩展语法说明 自定义Hive表行分隔符 Hive支持的传统关系型数据库语法说明 父主题： 使用Hive
into语句写同一张Gauss for MySQL时建议过滤回撤数据 当有多个Flink作业写同一张MySQL表时，其中一个Flink作业发送回撤数据（-D、-U）到目标表删除整行数据，再插入本次更新的数据，导致其他作业写入的字段全部丢失。 优化前SQL： create table source-A(
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每
Hive SQL扩展语法说明 Hive SQL支持Hive-3.1.0版本中的所有特性，详情请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual。 MRS系统提供的扩展Hive语句如表1所示。 表1 扩展Hive语句
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQL语句查询sr
配置HetuEngine SQL诊断功能 HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自
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