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HBase SQL查询样例代码说明 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
数据源信息。 表2 输入设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 “表方式”模式下存在，数据库模式名。 public 表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见Impala样例程序指导。
据业务需求灵活调整。 登录安装了MySQL客户端的节点，使用admin用户连接Doris服务。 mysql -uadmin -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 admin用户默认密码为空。 数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，默认为29982，也可以通过登录Manager，单击“集群
创建高查询性能的CarbonData表 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
查询Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Hive用户自定义函数。
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
使用Hive CBO功能优化多表查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
查询作业exe对象列表（废弃） 功能介绍 查询所有作业的exe对象列表。该接口不兼容Sahara。 MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v1.
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
安装了Hive组件的集群支持连接“RDS服务PostgreSQL数据库”，且Postgres数据库版本号为PostgreSQL14。 安装了Hive或Ranger组件的集群支持连接“RDS服务MySQL数据库”，且MySQL数据库版本为MySQL 5.7.x/MySQL 8.0。 仅MRS 3
Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
操作标识（仅限于filter，count），如果是filter则为分页查询，如果是count会按照条件将总条数返回。 约束限制： 不涉及 取值范围： filter：过滤 count：查询总条数 默认取值： 不涉及 limit 否 Integer 参数解释： 查询记录数。 约束限制： action为coun
说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考配置项中使用宏定义。 test 临时表 数据库临时表表名，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。 说明： 使用临时表是为了使得导出数据到数据库时，不会在目的表中产生脏数据。只有在所有数据成功写入临时表后，才会将数据从临时表迁
方案架构 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService组件，也可以选择RDS（MySQL）作为外置元数据库。 Hive的业务数据，存储在HDFS文件系统或OBS对象存储中。 图1
量和存量avro格式表查询两个场景： 增量avro格式表，需要创建表之前设置参数spark.sql.forceConvertSchema.enabled=true，会将avro表格式强转指定数据类型，一次性修改schema。 存量avro格式表，查询avro表之前设置参数spark
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，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。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。
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