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LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段，不包括表的存储格式。 样例代码 -- 创建外部表employees_info. CREATE EXTERNAL
标签是集群/节点的标识，为集群/节点添加标签，可以方便用户识别和管理拥有的集群/节点资源。MRS服务通过与标签管理服务（TMS）关联，可以让拥有大量云资源的用户，通过给云资源打标签，快速查找具有同一标签属性的云资源，进行统一检视、修改、删除等管理操作，方便用户对大数据集群及其他相关云资源的统一管理。 您可以在创建集群
LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段，不包括表的存储格式。 样例代码 -- 创建外部表employees_info. CREATE EXTERNAL
LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段，不包括表的存储格式。 样例代码 -- 创建外部表employees_info. CREATE EXTERNAL
式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。
感知认证，不需要kinit完成认证过程。 “用户名密码认证”：使用集群中“人机”用户的用户名与密码进行认证。 “无认证”：默认任意的用户都可以访问服务端。 父主题： 集群用户权限概述
在Hue WebUI使用文件浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面管理HDFS文件时，可以通过Hue完成任务。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理
JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCS
JVM堆内存，对于时间序列多，写入并发量大的场景，需要增大此配置。可以根据GC时长阈值告警或堆内存阈值告警进行调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。
Manager，选择“系统设置 > 角色管理”。 单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 “角色名称”为必选参数，字符长度为3到30，可以包含数字、字母和下划线。“描述”为可选参数。 设置角色“权限”。 单击“服务名称”，并选择一个“视图名称”。 勾选一个或多个权限。 “权限”为可选参数。
通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java，如图1所示： 图1 运行Producer.java 运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口
records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartitions可以更灵活地操作数据，例如对一个很大的数据求TopN，当N不是很大时，可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN，collect结果到本地之后再做排序
Impala”。 单击“查询管理”，列表默认显示所有正在进行的查询。 单击“已经结束的查询”可以查看已经完成查询的相关信息。 用户可以根据实际情况按照慢查询运行时长、查询id、用户、所属数据库进行查询。 用户可以通过“停止”操作手动停止正在进行查询的任务。 父主题： 使用Impala
通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java，如图1所示： 图1 运行Producer.java 运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口
UNNEST UNNEST可以将ARRAY或MAP展开成relation。 ARRAYS展开为单独一列，MAP展开为两列（key，value）。 UNNEST还可以与多个参数一起使用，将被展开成多列，行数与最高基数参数相同（其他列用空填充）。 UNNEST可以选择使用WITH ORD
ClickHouse数据批量导入 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群
然后单击，进入“文件浏览器”页面。您可以进行以下操作。 查看文件和目录 默认显示登录用户的目录及目录中的文件，可查看目录或文件的“名称”、“大小”、“用户”、“组”、“权限”和“日期”信息。 单击文件名，可查看文本文件的文本信息或二进制数据。支持编辑文件内容。 如果文件和目录数量比较多，可以在搜索框输入关键字，搜索特定的文件或目录。
过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java
引（HIndex），查询性能更好，适合读时延要求高的场景。 HBase全局二级索引，使用独立的索引表存储索引数据。当给定的查询条件可以命中索引时，可以将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。开启全局二级索引特性后，应用侧代码无需特殊修改，简单易用。 MRS
JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCS
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