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问题 场景一： 通过add jar的方式建立永久函数，当Beeline连上不同的JDBCServer或者JDBCServer重启后都需要重新add jar。 图1 场景一异常信息 场景二： show functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上
开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3
OpenTSDB是否支持Python的接口？ 答： OpenTSDB基于HTTP提供了访问其的RESTful接口，而RESTful接口本身具有语言无关性的特点，凡是支持HTTP请求的语言都可以对接OpenTSDB，所以OpenTSDB支持Python的接口。 父主题： 应用开发类
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 ClickHouse可以使用SQL进行常见的业务操作，代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
在视图中，Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行过滤，这样被授权的用户，在访问视图时，即可被限定访问对应的数据。 在普通模式下“current_user()”函数无法区别客户端提交任务的用户，因此，当前访问控制仅对安全模式下的Hive有效。
在视图中，Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行过滤，这样被授权的用户，在访问视图时，即可被限定访问对应的数据。 在普通模式下“current_user()”函数无法区别客户端提交任务的用户，因此，当前访问控制仅对安全模式下的Hive有效。
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 ClickHouse可以使用SQL进行常见的业务操作，代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。
仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Storm开源增强特性 CQL CQL（Continuous Query Language），持续查询语言，是一种用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Doris JDBC接口样例程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Doris的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 Doris可以使用SQL进行常见的业务操作，代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。
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HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。 HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal) AS bigint)
Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断
HBase JDBC API接口介绍 Phoenix实现了大部分的java.sql接口，SQL语法紧跟ANSI SQL标准。 其支持处理函数可参见： http://phoenix.apache.org/language/functions.html 其支持语法可参见： http://phoenix
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