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操作场景 在ClickHouse上执行SQL语句查询时，常因为SQL语句的分区、where条件以及索引等设置不合理问题，导致SQL查询很慢，影响数据库的整体性能。针对该场景，MRS提供了ClickHouse慢查询语句的监控功能。 正在进行的慢查询 当前还在执行没有返回结果的慢SQL语句信息可以通过该界面查询。
ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(waitTime); // 消息处理 for (ConsumerRecord<Integer, String> record : records) {
hadoop 0 2016-04-22 16:10 /user 创建请求上传命令，获取集群分配的可写入DataNode节点地址的信息Location。 执行如下命令访问HTTP： linux1:/opt/client # curl -i -X PUT --negotiate
@Override public JavaRDD<HoodieRecord<T>> repartitionRecords(JavaRDD<HoodieRecord<T>> records, int outputSparkPartitions) { JavaPairRDD<String
@Override public JavaRDD<HoodieRecord<T>> repartitionRecords(JavaRDD<HoodieRecord<T>> records, int outputSparkPartitions) { JavaPairRDD<String
ClickHouse常用SQL语法 CREATE DATABASE创建数据库 CREATE TABLE创建表 INSERT INTO插入表数据 SELECT查询表数据 ALTER TABLE修改表结构 ALTER TABLE修改表数据 DESC查询表结构 DROP删除表 SHOW显示数据库和表信息 父主题： 使用ClickHouse
对于集群内的节点，节点架构类型可在Manager页面选择“主机”，在待安装客户端节点所在行的“平台类型”列查看。 勾选“仅保存到如下路径”，使用默认保存路径，文件生成后将保存在集群主OMS节点（通常为Master1节点）的“/tmp/FusionInsight-Client”目录下。 图3 下载集群客户端提示框
JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口
JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口
设置属性：设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
ClickHouse常用SQL语法 CREATE DATABASE创建数据库 CREATE TABLE创建表 INSERT INTO插入表数据 Delete轻量化删除表数据 SELECT查询表数据 ALTER TABLE修改表结构 ALTER TABLE修改表数据 DESC查询表结构
参数描述 表1 SHOW SECONDARY INDEXES参数 参数 描述 db_name 数据库的名称。数据库名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成 table_name 数据库中的表名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 注意事项 db_name为可选项。
扫描功能 命令形式： sh mergetool.sh scan <db.table> <filesize> db.table的形式是“数据库名.表名”，filesize为用户自定义的小文件阈值（单位MB），返回结果为小于该阈值的文件个数，及整个表目录数据文件的平均大小。 例如：sh
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
--jobManagerMemory <arg>：为JobManager设置内存。 -m,--jobmanager <arg>：要连接的JobManager的地址，使用该参数可以连接特定的JobManager。 -nl,--nodeLabel <arg>: 指定YARN application的nodeLabel
命令失败。 如果源表生成空记录，则UPDATE操作将在不更新表的情况下完成。 如果源表的行与目标表中任何已有的行不对应，则UPDATE操作将完成，不更新表。 具有二级索引的表不支持UPDATE命令。 在子查询中，如果源表和目标表相同，则UPDATE操作失败。 如果在UPDATE命
命令失败。 如果源表生成空记录，则UPDATE操作将在不更新表的情况下完成。 如果源表的行与目标表中任何已有的行不对应，则UPDATE操作将完成，不更新表。 具有二级索引的表不支持UPDATE命令。 在子查询中，如果源表和目标表相同，则UPDATE操作失败。 如果在UPDATE命
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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