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table dsrTable set tblproperties('hoodie.index.type'='xx'); Hive/Presto等引擎可以直接修改表属性，但是这种修改会导致整个Hudi表出现数据重复，甚至数据损坏；因此禁止修改上述属性。 父主题： Spark on Hudi开发规范
table t1 SYNC; 在删除复制表时，因为复制表需要在Zookeeper上建立一个路径，存放相关数据。ClickHouse默认的库引擎是原子数据库引擎，删除Atomic数据库中的表后，它不会立即删除，而是会在480秒后删除。在删除表时，加上SYNC字段，即可解决该问题，例如：drop
table t1 SYNC; 在删除复制表时，因为复制表需要在Zookeeper上建立一个路径，存放相关数据。ClickHouse默认的库引擎是原子数据库引擎，删除Atomic数据库中的表后，它不会立即删除，而是会在480秒后删除。在删除表时，加上SYNC字段，即可解决该问题，例如：drop
在数据迁移、一键均衡和退服缩容时，ClickHouse支持only_allow_select_statement表级参数，可以对mergetree系列表引擎配置only_allow_select_statement参数来限制alter、rename、drop、insert操作，只允许select操作。
in SQL增强 SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配，并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHo
方法二：创建一个与database_name2.table_name2具有相同结构的表，同时可以对其指定不同的表引擎声明。 如果没有表引擎声明，则创建的表将与database_name2.table_name2使用相同的表引擎。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name
前TimelineServer已经开启且正常运行。 在设置Hive执行引擎为Tez的同时，需要设置参数“yarn.timeline-service.enabled”为“true”，详情请参考切换Hive执行引擎为Tez。 父主题： Tez常见问题
前TimelineServer已经开启且正常运行。 在设置Hive执行引擎为Tez的同时，需要设置参数“yarn.timeline-service.enabled”为“true”，详情请参考切换Hive执行引擎为Tez。 父主题： Tez常见问题
database 原因分析 使用ClickHouse过程中，ClickHouse实例异常场景下，重复创建集群ReplicatedMergeTree引擎表，后续又进行删除表等操作导致ZooKeeper上的数据异常，致使ClickHouse启动失败。 解决办法 备份问题节点数据库下所有表数据到其他目录。
输入用户密码 参考Kafka引擎表使用语法说明，在ClickHouse中创建Kafka引擎表。例如，如下建表语句在default数据库下，创建表名为kafka_src_tbl3，Topic名为kafkacktest2、消息格式为JSONEachRow的Kafka引擎表。 create table
为了保证ClickHouse服务的稳定，需要提早规划好对于底层依赖服务的设计，主要是ZooKeeper，尤其是在使用replicated*系列表引擎的场景下。 ZooKeeper默认部署在MRS集群的Master节点，根据节点CPU和内存规格，调整ZooKeeper实例的最大可用内存。
Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi支持多种查询引擎Spark、Hive、HetuEngine，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL） Y Y
HetuEngine应用开发简介 HetuEngine简介 HetuEngine是华为自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine基本概念
Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。 图1 CarbonData基本架构 使用CarbonData的目的是对大数据即席查询提供超快速响应。CarbonData是一个OLAP引擎，采用类似于RDBMS中的表来存储数据。用户可将大量（10TB以上）
支持多种查询引擎Spark和Hive，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL） Y Y Spark（SparkDataSource API） Y Y 表2 mor表 查询引擎 实时视图 增量视图
ink状态索引写入不会有问题，原因是Flink冷启动的时候会遍历所有的数据文件生成状态索引。 实时入湖场景中，Spark引擎采用Bucket索引，Flink引擎可以用Bucket索引或者状态索引。 实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下：
Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-exa
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