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修改MRS集群数据库用户密码 修改OMS数据库管理员密码 修改OMS数据库访问用户密码 修改MRS集群组件数据库用户密码 重置MRS集群组件数据库用户密码 重置DBService数据库omm用户密码 修改DBService数据库compdbuser用户密码 父主题： MRS集群安全配置
由于HBase的可扩展性，在查询表的时候，默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值，即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行（即在某一行中不存在该列），HBase会将该行查询出来。 如果用户仅需查询该表的最新值和命中列成功的行，可使用如下查询语句： scan '<table_name>'
di Payload的格式是基于Apache Avro的，它使用了Avro的schema来定义数据的结构和类型。Payload可以被序列化和反序列化，以便在Hudi中进行数据的读取和写入。总之，Hudi Payload是Hudi的一个重要组成部分，它提供了一种可靠的、高效的、可扩
执行和管理SparkSql语句。 在“保存的查询”中查看当前访问用户已保存的SparkSql语句。 在“查询历史记录”中查看当前访问用户执行过的SparkSql语句。 执行SparkSql语句 在“Database”右侧下拉列表选择一个SparkSql中的数据库，默认数据库为“default”。
架构名称 “表方式”模式下存在，数据库模式名。 dbo 表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的数据。SQL语句需要有查询条件“WHERE ${CONDIT
修改OMS数据库管理员密码 建议管理员定期修改OMS数据库管理员的密码，以提升系统运维安全性。 使用root用户登录主管理节点。 ommdba用户密码不支持在备管理节点修改，否则集群无法正常工作。只需在主管理节点执行修改操作，无需在备管理节点操作。 执行以下命令，切换用户。 sudo
群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。 前提条件 已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。
群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。 前提条件 已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
由于HBase的可扩展性，在查询表的时候，默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值，即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行（即在某一行中不存在该列），HBase会将该行查询出来。 如果用户仅需查询该表的最新值和命中列成功的行，可使用如下查询语句： scan '<table_name>'
Spark INSERT SELECT语句调优 操作场景 在以下几种情况下，执行INSERT...SELECT操作可以进行一定的调优操作。 查询的数据是大量的小文件。 查询的数据是较多的大文件。 在Beeline/JDBCServer模式下使用非Spark用户操作。 操作步骤 可对INSERT
架构名称 “表方式”模式下存在，数据库模式名。 dbo 表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的数据。SQL语句需要有查询条件“WHERE ${CONDIT
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive
Hive查询数据是否支持导出？ 问： MRS集群Hive组件的查询数据是否支持导出？ 答： Hive查询数据支持导出，请参考如下语句进行导出： insert overwrite local directory "/tmp/out/" row format delimited fields
面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有S
将指定的列按顺序生成字段。具体的表列是在作业配置的第二步“输入设置”中指定，当配置了“表列名”时，就是配置的值；当没配置“表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。
bonScanRdd: CarbonScanRDD[InternalRow]): Array[String]; 使用方法 使用如下方法从查询语句中获得CarbonScanRDD： val df=carbon.sql("select * from table where age='12'")
将指定的列按顺序生成字段。具体的表列是在作业配置的第二步“输入设置”中指定，当配置了“表列名”时，就是配置的值；当没配置“表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。
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