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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ (columnTypeList)] USING iceberg [PARTITIONED BY (partition-expressions)] [LOCATION '(
SQLServer全数据类型导入HDFS数据跳过 问题 SQLServer全数据类型导入HDFS，数据全部跳过。 答案 数据中包含SQLServer中特有的Timestamp类型，该数据类型与时间和日期无关，需要替换为Datetime类型。 父主题： Loader常见问题
int”文件（两个文件做同样的修改）。 增加文件中第二行的数字（如果移入多个Partition目录，则增加的数字为移入的Partition目录个数）。 添加待移入的Partition行到文件末尾（行结构为“Topic名称 Partition标识 Offset”，直接复制5中保存的行数据即可）。
添加MRS租户资源池 在MRS集群中，用户从逻辑上对YARN集群的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个YARN资源池。每个NodeManager只能属于一个资源池。系统中默认包含了一个名为“default”的资源池，所有未加入用户自定义资源池的NodeManager属于此资源池。
CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量也会增加。关于如何配置Executor数量，请参考Spark资料。
CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量也会增加。关于如何配置Executor数量，请参考Spark资料。
kafka_num_consumers 否 单个表的消费者数量。默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过topic中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。 Kafka数据同步至ClickHouse操作示例 参考Kafka客户端使用实践，切换到Kafka客户端安装目录。
ALTER (DATABASE|SCHEMA) schema_name SET LOCATION hdfs_location ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET OWNER USER username ALTER (DATABASE|SCHEMA)
Doris冷热分离使用实践 登录安装了MySQL的节点，执行以下命令，连接Doris数据库。 若集群已启用Kerberos认证（安全模式），需先执行以下命令再连接Doris数据库： export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 mysql -u数据库登录用户 -p
使用hcatalog方式同步hive parquet表报错 问题 同步hive parquet表，其分区字段为非string类型，无法正常使用hive import导入，只能考虑使用hcatalog方式，但是hcatalog方式报错如下： 回答 修改sqoop源码SqoopHCa
支持界面检查集群状态（主题，消费者，偏移量，分区，副本，节点） 支持界面执行集群内分区重新分配 支持界面选择配置创建主题 支持界面删除主题（Kafka服务设置了参数“delete.topic.enable = true”） 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询
new_column_name 不支持重命名分区列或者分桶列。 分区表添加分区。 ALTER TABLE name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION 'location'][ PARTITION partition_spec [LOCATION
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子
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
]table_name [PARTITION (partitionSpecs)]; 描述 用于列出指定的所有分区。 示例 SHOW PARTITIONS test PARTITION(hr = '12', ds = 12); SHOW PARTITIONS test PARTITION(ds >
可能原因 查看HiveServer日志“/var/log/Bigdata/hive/hiveserver/hive.log”，发现目录名不符合分区格式。 处理步骤 方法一：删除错误的文件或目录。 方法二：执行set hive.msck.path.validation=skip;，跳过无效的目录。
加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE TABLE employees_info_extended PARTITION (entrytime = '2014') SELECT a.id,
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
持续大量新增数据的维度表 方法一：预留桶数，如使用非分区表则需通过预估较长一段时间内的数据增量来预先增加桶数，缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀； 方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。
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