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多源数据目录 概述 Hive 父主题： 数据湖分析
DROP删除表 此章节主要介绍ClickHouse删除表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [database_name.]name [ON CLUSTER cluster] [SYNC] 示例： 删除表t1。
Timeout：该状态也表示导入已经完成，只是数据可能会延迟可见，无需重试。 Label Already Exists：Label重复，需更换Label。 Fail：导入失败。 ExistingJobStatus 已存在的Label 对应的导入作业的状态。 这个字段只有在当Status 为 "Label
CREATE TABLE 此章节介绍如何创建表。 创建本地表 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 接复制表结构
INSERT INTO 本章节介绍如何插入数据。 基本语法 标准格式插入数据。 INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ... 对于存在于表结构中但不存在于插入列
创建Configuration 功能介绍 HBase通过加载配置文件来获取配置项。 加载配置文件是一个比较耗时的操作，如非必要，请尽量使用同一个Configuration对象。 样例代码未考虑多线程同步的问题，如有需要，请自行增加。其它样例代码也一样，不再进行说明。 代码样例 下面代码片段在com
Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 最佳实践 父主题： 建表
分区（Partition） 分区用于将数据划分成不同区间，逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列，分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号。
CREATE VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建普通视图。 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]view_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] AS SELECT ... 表1 参数说明 参数 说明
数据导入导出 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入导出 CSV格式数据导入。 非安全集群 cat csv_ssl | ./clickhouse client --host 192.168.x.x --port port
ClickHouse访问RDS MySQL服务 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和
概述 多源数据目录（Multi-Catalog）是Doris 1.2.0版本中推出的功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。 在之前的Doris版本中，用户数据只有两个层级：Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录
SHOW显示数据库和表信息 此章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases; show tables; 示例： 查询数据库。 show databases; 查询表信息。 show tables; 父主题：
创建Connection 功能介绍 HBase通过ConnectionFactory.createConnection(configuration)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器
CREATE MATERIALIZED VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建物化视图。 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]Materialized_name [TO[db.]name] [ON
数据模型 Doris的数据模型主要分为3类： Aggregate模型。 Unique模型。 Duplicate。 Aggregate模型 以实际的例子来说明什么是聚合模型，以及如何正确的使用聚合模型。 示例1：导入数据聚合 假设业务有以下模式： 表1 参数说明 ColumnName
最佳实践 因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 数据模型选择 Doris数据模型上目前分为三类：AGGREGATE KEY，UNIQUE KEY，DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但
namespace apache::hadoop::hbase::thrift2; using boost::shared_ptr; int main(int argc, char **argv) { // ThriftServer的ip和端口号 std::string
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