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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
本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。该配置为只用一个Flume场景，例如：Taildir Source+Memory Channel+HDFS Sink。
“/flume/test”目录下。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。该配置为只用一个Flume场景，例如：Taildir Source+Memory Channel+HDFS Sink。
StarRocks StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。
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。
多级agent串联操作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。该配置可以只用一个Flume场景，例如Server：Spooldir Source+File
表：flume_test。该场景介绍的是多级agent串联操作。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。该配置可以只用一个Flume场景，例如Server：Spooldir Source+File
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
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
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
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
Flume开源增强特性 提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event，而不仅是一行，提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况，自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况，不会导致Out of Memory（OOM）的出现。 支持定制传输前后准备
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。
ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHou
有的服务端参数配置文件。然后选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume > 配置工具 > 导入”，将该文件导入后再修改加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置source/channel/sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。
有的服务端参数配置文件。然后选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume > 配置工具 > 导入”，将该文件导入后再修改加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置source/channel/sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。
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
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