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INDEX参数 参数 描述 index_name 索引表的名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 db_name 数据库的名称。如果未指定，选择当前默认数据库。 table_name 需要删除的表的名称。 注意事项 该命令中IF EXISTS和db_name为可选项。 示例 DROP
节点扩容/缩容操作。”。 场景二：单独使用资源计划 当数据量以天为周期有规律的变化，并且希望在数据量变化前提前完成集群的扩缩容，可以使用MRS的资源计划配置在规定时间内按计划调整Task节点数量。 例如：某项实时处理业务数据量在周一、周二和周六7:00~13:00出现高峰，其他时
<priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had
COLUMNS (col_name, ...); 参数描述 表1 DROP COLUMNS参数描述 参数 描述 db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 col_name 表中的列名称。支持多列。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 注意事项
假定用户开发一个应用程序，其中一个功能需要记录用户信息及地址，记录数据如下表： 表1 用户信息表 id name age address 1 Zhang 20 CityA 2 Li 30 CityB 3 Wang 35 CityC 数据规划 合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的
<priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had
Producer API生产数据。 sh kafka-console-producer.sh --broker-list <Kafka集群IP:9092> --topic <Topic名称> --old-producer -sync Old Consumer API消费数据。 sh kafka-console-consumer
insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写hudi表的元数据，无用数据后续由hudi的clean机制清理。效率比bulk_insert + overwrite 高 upsert hoodie.datasource
使用Alluxio 配置底层存储系统 通过数据应用访问Alluxio Alluxio常用操作
Iceberg常用SQL语法 创建表 删除表 修改表 插入表数据 父主题： 使用Iceberg
('table_blocksize'='128'); 对于不需要高精度的度量，无需使用numeric (20,0)数据类型，建议使用double数据类型来替换numeric (20,0)数据类型，以提高查询性能。 在一个测试用例中，使用double来替换numeric (20, 0)，查询时
examples.KafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试
时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试
max_memory_usage = 128000000000; #128G 如果没有上述大小内存可用，ClickHouse可以通过如下设置将“溢出”数据到磁盘。建议将max_memory_usage设置为max_bytes_before_external_group_by大小的两倍。 set
Hudi写操作 批量写入Hudi表 流式写入Hudi表 将Hudi表数据同步到Hive 父主题： 使用Hudi
需要重新启动Spark服务端的JDBCServer后，才能将此类UDF删除成功，否则删除失败。在spark-sql中，对于其他方式创建的UDF，需要重新启动spark-sql后，才能将此类UDF删除成功，否则删除失败。 原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未
需要重新启动Spark服务端的JDBCServer后，才能将此类UDF删除成功，否则删除失败。在spark-sql中，对于其他方式创建的UDF，需要重新启动spark-sql后，才能将此类UDF删除成功，否则删除失败。 原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未
API V1.1 集群管理接口 弹性伸缩接口 标签管理接口 可用区 版本元数据查询
进入hbase shell 添加数据，验证Ranger是否已经集成成功。 为“test1”表中“cf1:name”列添加数据。 put 'test1','001','cf1:name','tom' 为“test1”表中“cf1:age”列添加数据，该列用户无权限会添加数据失败。 put 'test1'
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