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tition。 使用omm用户执行gsql -p 20051 -U omm -W password -d hivemeta登录Hive元数据库。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 执行select * from
default_cluster ClickHouse逻辑集群名称，保持默认值。 databaseName testdb 样例代码工程中需要创建的数据库名称，可以根据实际情况修改。 tableName testtb 样例代码工程中需要创建的表名称，可以根据实际情况修改。 batchRows
default_cluster ClickHouse逻辑集群名称，保持默认值。 databaseName testdb 样例代码工程中需要创建的数据库名称，可以根据实际情况修改。 tableName testtb 样例代码工程中需要创建的表名称，可以根据实际情况修改。 batchRows
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据
含“;”。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 database 否 String 参数解释： 执行SQL所在的数据库。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： default archive_path 否 String 参数解释： SQL执行
再次执行3的语句，查看当前mutation任务是否在返回结果列表中。 KILL MUTATION WHERE database = '数据库名称' AND table = '表名称' AND mutation_id = 'mutation ID' 是，执行7。 否，执行6。 等待几分钟查看告警是否消失。
IoTDB进程启动日志。 prestart.log IoTDB进程启动异常日志。 service-healthcheck.log IoTDB数据库初始化日志。 start.log IoTDBServer服务启动日志。 stop.log IoTDBServer服务停止日志。 IoTDB
JavaExample Spark通过ClickHouse JDBC的原生接口，以及Spark JDBC驱动，实现对ClickHouse数据库和表的创建、查询、插入等操作样例代码。 sparknormal-examples/SparkOnClickHousePythonExample
Opentsdb应用开发流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解OpenTSDB的基本概念，了解场景需求，设计表等。 OpenTSDB应用开发常用概念 准备开发环境和运行环境 OpenTSDB的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用Ecl
LOCAL_DB：本地元数据 RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 cluster_id 否 String 参数解释： 关
不同的连接器或作业的配置项不同。 更新个别配置项时，使用参数选项方式。 创建连接器或作业时，使用作业模板方式。 本工具目前支持FTP、HDFS、JDBC、MySQL、Oracle以及Oracle专用连接器，如果使用其他类型连接器，建议使用开源sqoop-shell工具。 参数说明 例如，Loader
cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。 table_name：数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key：分片键（可选参数），分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
INSERT INTO 本章节主要介绍Doris插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 INSERT INTO table_name [ PARTITION (p1, ...) ] [ WITH LABEL label] [ (column [, ...]) ] [ [
DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。 Spark Streaming常用概念
在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > ClickHouse > Clickhouse Scope”，勾选对应数据库的创建权限。单击对应的数据库名称，根据不同任务场景，勾选对应表的“读”、“写”权限，单击“确定”保存。 Flink 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
hetu-cli --catalog 数据源名称 --schema 数据库名 例如执行以下命令： hetu-cli --catalog hudi --schema default 执行以下命令，可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; Hudi数据类型映射
通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric方式连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行，完成对Hive数据源的增删改查操作。 import jaydebeapi driver = "io
JavaExample Spark通过ClickHouse JDBC的原生接口，以及Spark JDBC驱动，实现对ClickHouse数据库和表的创建、查询、插入等操作样例代码。 sparksecurity-examples/SparkOnClickHousePythonExample
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