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Input split bytes=230 Combine input records=16 Combine output records=6 Reduce input groups=3
<database_name>. <table_name> = < list of segment ids >” 如果用户想在多线程模式下查询指定段，可使用CarbonSession.threadSet代替SET语句。
<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { LOG.info("Consumer
<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { LOG.info("Consumer
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。
在database数量较多时，开启该参数会导致drop table命令执行时间很长。 说明： MRS 3.2.0及之后版本支持才支持该功能。
【示例】 #如下参数作用在每个并行度 'scan.records-per-second.limit' = '1000' #真实的限流流量如下 min( parallelism * scan.records-per-second.limit，partitions num * scan.records-per-second.limit
<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { LOG.info("Consumer
<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { LOG.info("Consumer
records=6 Reduce input groups=3 Reduce shuffle bytes=114 Reduce input records=6 Reduce output records=2 Spilled Records=12 Shuffled Maps =2
records=6 Reduce input groups=3 Reduce shuffle bytes=114 Reduce input records=6 Reduce output records=2 Spilled Records=12 Shuffled Maps =2
= sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim(); if (!
图2 使用RDS服务MySQL数据库 当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用户。
使用Hive输入use database语句失效 问题 使用Hive的时候，在输入框中输入了use database的语句切换数据库，重新在输入框内输入其他语句，为什么数据库没有切换过去？
= sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim(); if (!
= sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim(); if (!
约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 connector_name 否 String
取值范围】 true或false --ldap_bind_pattern LDAP userDNPattern 例如：cn=#UID,ou=People,dc=huawei,dc=com或cn=%s,ou=People,dc=huawei,dc=com --ldap_passwords_in_clear_ok
= lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() #
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