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证查询数据无重复数据。可以通过argMax函数或其他方式规避此问题。 数据修改 建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过
StarRocks架构 表1 StarRocks节点及角色说明 名称 说明 Client Application StarRocks兼容MySQL协议，支持标准SQL语法，用户可通过各类MySQL客户端和常用BI工具对接。 FE StarRocks的前端节点，主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。
面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图1 DBeaver访问MRS HetuEngine 约束与限制 已安装DBeaver 7.2
size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed) 这些参数是一个布隆过滤器的标准输入，如果接触过布隆过滤器，应该会对此十分熟悉。 具体的含义如下： n：token长度，依据n的长度将数据切割为token短语。 size
根据界面提示，在第一个输入框填入Doris表所在的数据库，需要与当前存在的数据库完全匹配，例如“/example_db”。 在第二个框输入正则表达式，支持标准正则表达式。例如要筛选数据库中包含test关键字的所有的表，输入“.*test.*”。 单击“刷新”，在“目录名称”查看筛选的表。 单击“同步”保存筛选结果。
数“delete.topic.enable = true”） 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题： Kafka
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。 约束与限制 已安装DBeaver 6.3.5版本，DBeaver软件下载链接为：https://dbeaver.io/files/6
面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图1 FineBI访问MRS HetuEngine 约束与限制 已安装FineBI 5.1.9版本。
甚至请求失败。 HBase服务增加了MetricController实例，开启热点检测能力，能够监控每个RegionServer节点的请求流量，通过聚合分析，识别出请求偏高的节点和Region，有助于快速发现热点问题；并提供一定的热点问题自愈能力，比如热点Region自动转移或S
2001:db8::1 (1 row) UUID 标准UUID (Universally Unique IDentifier)，也被称为GUID (Globally Unique IDentifier)。 遵从RFC 4122标准所定义的格式。 示例： select UUID '
展。 图1 Doris架构 表1 参数说明 名称 说明 MySQL Tools Doris采用MySQL协议，高度兼容MySQL语法，支持标准SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问Doris，并支持与BI工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。
cardinality(array[1,2,3,4,5,6]); --6 concat(array1, array2, ..., arrayN) 描述：此函数提供与sql标准连接运算符(||)相同的功能。 combinations(array(T), n) -> array(array(T)) 描述：返回输入数组的n个元素子组。
除或更新JAR文件。 dfs <dfs command> 执行dfs命令。 <query string> 执行Hive查询，并将结果打印到标准输出。 父主题： 使用Hive
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
'aac', 'zq'); -- 'zbd' Unicode函数 normalize(string) → varchar 描述：返回NFC形式的标准字符串。 select normalize('e'); _col0 ------- e (1 row) normalize(string
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
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