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metastore获取元数据信息。HetuEngine提供了元数据缓存的功能，当首次访问Hive数据源的库或表时，会将该库或表的元数据信息（数据库名、表名、表字段、分区信息、权限信息等）缓存起来，后续访问时不需要再次访问Hive metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁
在“视图名称”的表格中单击“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 在“视图名称”的表格中单击“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“删除”和“插入”。
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] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
generic-jdbc-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 临时表 数据库临时表的表名，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。 oracle-partition-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。
string ] [ WITH properties ] AS query 描述 该语法是使用SELECT查询结果创建物化视图。物化视图是一个数据库对象，它包含了一个查询的结果，例如：它可以是远程数据的本地副本，单表查询或者多表join后查询的结果的行或列、行和列的子集，也可以是使用聚合函数的汇总表。
Doris应用开发简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、
告警解释 系统每30秒周期性检查FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数，当检查到该值超出阈值（默认值为10）时产生该告警。该线程池为NIO MySQL Server用于处理任务的线程池。 当FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数低于阈值时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除
多源数据目录功能在原有的元数据层级上，新增一层Catalog，构成Catalog -> Database -> Table的三层元数据层级。其中，Catalog可以直接对应到外部数据目录。 基础概念 Internal Catalog Doris原有的Database和Table都将归属于Internal Catalog。Internal
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] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
默认创建的数据库或表保存在HDFS目录“/user/hive/warehouse”。系统自动以数据库名称和数据库中表的名称创建子目录。访问数据库或者表，需要在HDFS中拥有对应文件的权限，包含“读”、“写”和“执行”权限。 用户对SparkSQL数据库或表执行不同操作时，需要关
elineServer HA来确保Yarn TimelineServer角色的高可用性。 TimelineServer会将数据保存到内存数据库LevelDB中，占用大量内存，安装TimelineServer的节点内存至少需要预留30GB。 该功能适用于MRS 3.2.0-LTS.1及之后版本。
Doris应用开发简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、
默认创建的数据库或表保存在HDFS目录“/user/hive/warehouse”。系统自动以数据库名称和数据库中表的名称创建子目录。访问数据库或者表，需要在HDFS中拥有对应文件的权限，包含“读”、“写”和“执行”权限。 用户对SparkSQL数据库或表执行不同操作时，需要关
据表和数据库内容。 本章节仅适用于MRS 3.2.1及之后版本。 原因分析 Hive启用Ranger鉴权后，默认的Hive策略中有2个关于database的public组策略， 所有用户都属于public组，默认给public组配有default数据库的创表和所有其他数据库的cr
ncer端口/default', Sink表配置合适的攒批参数 攒批写参数： Flink会将数据先放入内存，到达触发条件时再flush到数据库表中。 相关配置如下： sink.buffer-flush.max-rows：攒批写ClickHouse的行数，默认100。 sink.buffer-flush
输入：需要输出的字段 输出：ClickHouse表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 数据库名 配置ClickHouse表所在的数据库 string 是 default 表名 配置数据写入ClickHouse对应的表名 string 是 无 数据处理规则
根据业务情况推荐优先使用性能高的写入接口 写入接口性能由高到低排序如下： insertTablets（多设备多行同列） > insertTablet（单设备多行同列） > insertRecordsOfOneDevice （单设备多行不同列） > insertRecords(Object value) （多设备多行不同列）
overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive.local.dir
badRecords.location - 指定Bad records的存储路径。此路径为HDFS路径。默认值为Null。如果启用了bad records日志记录或者bad records操作重定向，则该路径必须由用户进行配置。 carbon.bad.records.action
overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive.local.dir
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