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COLUMN string TYPE decimal(20,10); 在源数据库中插入数据，数据可以正常写入Hudi。 在源数据库侧，将数据类型VARCHAR修改为NUMBER。 在CDL WebUI界面启动任务，源数据库更新数据。 将数据类型NUMBER修改为VARCHAR 登录FusionInsight
CREATE SCHEMA CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (pro
”，执行如下命令准备文件。 touch testFile vi testFile 写入“Hello, webhdfs user!”保存退出。 touch testFileAppend vi testFileAppend 写入“Welcome back to webhdfs!”保存退出。 MRS
查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapR
nonstrict模式是按照表进行拦截的，即对提交的SQL任务判断是否存在查询的表和写入的表是同一张表，如果存在就进行拦截，否则不拦截。nonstrict模式的拦截逻辑是在SQL编译阶段完成的，该模式优点是拦截效率高，缺点是查询和写入分区所对应的表相同，分区不同时也会被拦截。 strict模式是按照
t操作后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操
Bad Records管理，请参见表2。 表2 Bad Records Logger 配置项 默认值 描述 BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE false 如果设置为true，则将创建Bad Records日志文件，其中包含Bad Records的详细信息。 BAD_RECORDS_ACTION
ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。 从纵向来看，每个shar
使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本） Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强 Spark Streaming企业级能力增强
r角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能
的Bad Records管理，请参见表2。 表2 Bad Records Logger 配置项 默认值 描述 BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE false 若设置为true，则将创建Bad Records日志文件，其中包含Bad Records的详细信息。 BAD_RECORDS_ACTION
由于SQL的KeyGenerator默认是org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator，要求DataSource方式写入时KeyGenerator与SQL设置的一致。 父主题： Hudi SQL语法参考
r角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能
Spark on Hudi开发规范 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark on Hudi表数据维护规范 Spark并发写Hudi建议 Spark读写Hudi资源配置建议 Spark On
Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强
permission 创建数据库时使用的权限 location 数据库的位置 comment 数据库的备注，比如描述 properties 数据库属性 返回结果 参数 描述 database 新创建的数据库的名字 例子 curl -ik -u : --negotiate -X PUT -H
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高，需要开发很多物化视图，每个物化视图都需要单独去管理和维护。 projection 数据实时同步，数据写入即可查询到物化视图最新数据。 创建表时指定的物化视图语法，新的SQL业务需要修改表结构。 不需要开发很多物化视图，任意查询SQL会自动重写命中物化视图。
增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 请参见修改HBase表。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 请参见使用Get读取HBase数据。 5 根据用户姓名进行查询。 请参见使用HBase过滤器Filter。 6 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 请参见删除HBase数据。
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
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