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于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息，其中LIKE子句用来对数据库对象过滤，匹配规则如下，具体示例可参考SHOW TABLES： 规则1：_可以用来匹配单个任意字符。 规则2：%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3：* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
执行慢查询的SQL语句的ClickHouse用户。 客户端IP 提交该慢查询SQL语句的客户端IP。 占用的内存空间（MB） 慢查询SQL语句占用的内存大小统计，单位是MB。 操作 当前查询出来的慢SQL语句，可以单击“终止”结束该慢SQL语句查询。 慢查询过滤条件 选择对应的过滤条件，输入查询条件值进行过滤查询。
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
节点使用MRS客户端。 数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。 该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的
换的。 该语法用于删除数据库databasename，如果目标数据库不存在，将抛出错误提示，但如果使用了IF EXISTS子句则不会抛出错误提示。 可选参数RESTRICT|CASCADE用于指定删除的模式，默认是RESTRICT模式，在这种模式下，数据库必须为空，不包含任何表才
致使ClickHouse启动失败。 解决办法 备份问题节点数据库下所有表数据到其他目录。 备份表数据： MRS 3.0.5及之前版本 cd /srv/BigData/data1/clickhouse/data/数据库名 mkdir -p 备份目录/data1 mv {表名} 备份目录/data1/
MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算，同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系
”为可选参数。如果没有指定“db_name”，那么将会删除当前数据库下名为“table_name”的表。 示例： DROP TABLE productdb.productSalesTable; 通过上述命令，删除数据库“productdb”下的表“productSalesTable”。
”为可选参数。如果没有指定“db_name”，那么将会删除当前数据库下名为“table_name”的表。 示例： DROP TABLE productdb.productSalesTable; 通过上述命令，删除数据库“productdb”下的表“productSalesTable”。
examples包的“Demo”类的createDatabase方法中。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 private void createDatabase(String databaseName, String clusterName)
大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个
Presto应用开发常用概念 Connector Connector将Presto适配到如Hive或关系型数据库的数据源。 Catalog Catalog包含schema以及引用通过connector连接的数据源 Schema Schema是组织数据表的一种形式。 父主题： Presto应用开发概述
use/clickhouse-server-audit.log ClickHouse的审计日志文件路径。 父主题： ClickHouse数据库运维
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）
保存集群监控配置数据 导出配置数据 导入集群配置数据 导出安装模板 修改阈值模板 取消阈值模板应用 屏蔽告警 发送告警 修改OMS数据库密码 重置组件数据库密码 重启OMM和Controller 启动集群的健康检查 导入证书文件 配置SSO信息 删除健康检查历史报告 修改集群属性 同步维护命令
WebUI界面，从PgSQL导入数据到Kafka。 前提条件 集群已安装CDL、Kafka服务且运行正常。 PostgreSQL数据库需要修改预写日志的策略，操作步骤请参考PostgreSQL数据库修改预写日志的策略。 在FusionInsight Manager中创建一个人机用户，例如“cdluser
RegionServer直接内存使用率统计 RegionServer直接内存使用率统计。 90% RegionServer堆内存使用率统计 RegionServer堆内存使用率统计。 90% HMaster直接内存使用率统计 HMaster直接内存使用率统计。 90% HMaster堆内存使用率统计 HMaster堆内存使用率统计。
快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，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的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
CDL（全称Change Data Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。 CDL目前支持的数据源有
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