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databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default │ │ system │ │ test │ └───────┘ --查询表信息 show tables; ┌─name──┐
集群业务规划、容量规划、数据分布。 数据库设计 Database设计、宽表设计、分布式表设计、本地表设计、分区设计、索引设计、物化视图设计。 数据库开发 简单查询、聚合查询、join查询、数据增/删/改等SQL开发。 数据库调优 调优思路、参数调优、系统调优、SQL改写调优。 数据库运维 监控、告警、日志、系统表/视图。
CarbonData故障排除 当在Filter中使用Big Double类型数值时，过滤结果与Hive不一致 executor内存不足导致查询性能下降 为什么数据查询/加载失败，且发生“org.apache.carbondata.core.memory.MemoryException: Not
是配置项“restart-strategy.fixed-delay.attempts”的值。 三种策略的具体信息请参考Flink官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/task_failure_recovery
V1.1 作业管理接口（废弃） 新增作业并执行（废弃） 查询作业exe对象列表（废弃） 查询作业exe对象详情（废弃） 删除作业执行对象（废弃） 父主题： 历史API
具有复杂分组语法（GROUPING SETS、CUBE或ROLLUP）的查询只从基础数据源读取一次，而使用UNION ALL的查询将读取基础数据三次。这就是当数据源不具有确定性时，使用UNION ALL的查询可能会产生不一致的结果的原因。 --创建一个航运表 create table
Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive
r_id} mrs:cluster:delete √ √ 查询主机列表（V1） GET /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/hosts mrs:host:list √ √ 查询文件列表（V2） GET/v2/{project_id}/
FROM Orders WHERE id = 10 WITH语句 WITH子句提供了一种用于更大查询而编写辅助语句的方法。这些语句通常被称为公用表表达式，表达式可以理解为仅针对某个查询而存在的临时视图。 语法： WITH <with_item_definition> [ , ..
Flink REST API接口介绍 Flink具有可用于查询正在运行的作业的状态和统计信息以及最近完成作业的监视API。该监视API由Flink自己的WEB UI使用。 监视API是REST API，可接受HTTP GET请求并使用JSON数据进行响应。REST API是访问W
开启HetuEngine数据类型隐式转换 数据类型隐式转换指用户通过客户端访问HetuEngine资源时，当查询的数据类型和表的数据类型不匹配时，HetuEngine能自动进行数据类型转换，避免用户在使用时因强数据类型校验带来的不便。当前在插入数据（Insert）、条件判断（Wh
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
HetuEngine样例程序（Python3） 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 父主题： 开发HetuEngine应用
计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spark、Tez、Flink、ZooKeeper、Ranger HBase查询集群 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸
连接会从池中被删除，并重建一个连接重新执行用户的操作。 对于查询操作： 使用SessionPool进行查询时，得到的结果集是SessionDataSet的封装类SessionDataSetWrapper。 若对于一个查询的结果集，用户并没有遍历完且不再想继续遍历时，需要手动调用释
回答 Impala服务的数据一般是存储在HDFS或者OBS（对象存储服务）中，无需直接使用本地节点的磁盘。 仅Impalad实例在业务查询执行过程中由于内存空间不足，才需要溢写到磁盘（由--scratch_dirs指定）。 由于是非多副本存储的临时数据，不提供磁盘热插拔能力。
假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
回答 Impala服务的数据一般是存储在HDFS或者OBS（对象存储服务）中，无需直接使用本地节点的磁盘。 仅Impalad实例在业务查询执行过程中由于内存空间不足，才需要溢写到磁盘（由--scratch_dirs指定）。 由于是非多副本存储的临时数据，不提供磁盘热插拔能力。
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