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删除表 本章节主要介绍Iceberg删除表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DROP TABLE [db_name.]table_name [PURGE]; DROP TABLE命令默认只删除元数据，不删除数据，需指定PURGE参数后才会删除数据。 使用示例 删除表元数据：
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc
MRS组件应用安全认证说明 Kerberos认证说明 开启了Kerberos认证的安全模式集群，进行应用开发时需要进行安全认证。使用Kerberos的系统在设计上采用“客户端/服务器”结构与AES等加密技术，并且能够进行相互认证（即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证）。可以用于防止窃听、防止r
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。以下开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc
processes where current_database='库名' and query like '%表名%' 查询是否有正在执行的mutation任务： select * from system.mutations where database='库名' and table='表名';
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
技术的优势之一。CarbonData查询速度大约是Spark SQL查询的10倍。CarbonData使用的专用数据格式围绕高性能查询进行设计，其中包括多种索引技术、全局字典编码和多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩：CarbonDat
SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段，不包括表的存储格式。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中CREATE权限，使用CREATE AS SELECT句式创建表，需要对SELECT查询的表具有SELECT权限。详情请参见Hive应用开发概述。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过KeyTab文件认证方式连接到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。 public class JDBCExampleZk
通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric实现KeyTab文件认证方式连接到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
参考2登录ClickHouse节点（4获取的节点IP），执行以下语句，其中database_name和table_name为分布式表对应本地表的库名和表名， select name,type from system.columns where database='database_name' and table='table_name'
插入表数据 本章节主要介绍Iceberg插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 INSERT INTO tableIndentifier [VALUES(value)][SELECT query]; INSERT OVERWRITE tableIndentifier SELECT;
ldap userDNPattern 例如：cn=%s,ou=People,dc=huawei,dc=com - - --ldap_passwords_in_clear_ok 如果设置为true，将允许ldap密码在网络上明文发送(不含TLS/SSL)。 false true或false
TABLES命令用于显示所有在当前database中的table，或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称，仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
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
DBService主备节点间心跳中断 ALM-27004 DBService主备数据不同步 ALM-27005 数据库连接数使用率超过阈值 ALM-27006 数据目录磁盘空间使用率超过阈值 ALM-27007 数据库进入只读模式 ALM-29000 Impala服务不可用 ALM-29004 Impalad进程内存占用率超过阈值
实时OLAP场景化方案 实时OLAP场景化方案如图1所示。 图1 实时OLAP场景化方案 数据源：业务系统产生的数据，可以是离线的文件数据，关系型数据库数据，或者实时采集的流式数据等。 大数据平台：实时OLAP的核心数据处理平台，包含离线数据加工、实时数据加工、实时OLAP等模块。 实时消
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于
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
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