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hetu-cli --catalog 数据源名称 --schema 数据库名 例如执行以下命令： hetu-cli --catalog hudi_1 --schema default 执行以下命令，可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; Hudi数据类型映射
xx/install/FusionInsight-Flume-1.9.0/flume/bin 执行以下命令，生成并得到Flume服务端密钥库密码、信任列表密码和keystore-password加密的私钥信息。连续输入两次密码并确认，该密码是flume_sChat.jks证书库的密码。
r的10倍以上，而对于一些Int之类的基本类型数据，性能的提升就几乎可以忽略。 KryoSerializer依赖Twitter的Chill库来实现，相对于JavaSerializer，主要的问题在于不是所有的Java Serializable对象都能支持，兼容性不好，所以需要手动注册类。
DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的Data Frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者RDD。 Spark SQL的程序入口是SQL
0.1/install/FusionInsight-Flume-1.9.0/flume/bin 执行以下命令，生成并得到Flume服务端密钥库密码、信任列表密码和keystore-password加密的私钥信息。连续输入两次密码并确认，该密码是flume_sChat.jks证书库的密码。
请参见删除HBase表数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： HBase数据读写示例程序
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。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中CREATE权限，使用CREATE AS SELECT句式创建表，需要对SELECT查询的表具有SELECT权限。详情请参见Hive应用开发概述。
请参见删除HBase数据。 7 A业务结束后，删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： 开发HBase应用
r的10倍以上，而对于一些Int之类的基本类型数据，性能的提升就几乎可以忽略。 KryoSerializer依赖Twitter的Chill库来实现，相对于JavaSerializer，主要的问题在于不是所有的Java Serializable对象都能支持，兼容性不好，所以需要手动注册类。
r的10倍以上，而对于一些Int之类的基本类型数据，性能的提升就几乎可以忽略。 KryoSerializer依赖Twitter的Chill库来实现，相对于JavaSerializer，主要的问题在于不是所有的Java Serializable对象都能支持，兼容性不好，所以需要手动注册类。
是WKT的二进制表示形式，解决了WKT表达方式冗余的问题，便于传输和在数据库中存储相同的信息。 GeoJSON 一种JSON格式的Feature信息输出格式，它便于被JavaScript等脚本语言处理，OpenLayers等地理库便是采用GeoJSON格式。此外，TopoJSON等更精简的扩展格式。
--port ClickHouse的端口号 --database 数据库名 --multiline 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
请参见删除HBase表数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： HBase数据读写样例程序
根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/warehouse”。 <property> <name>hive.metastore.warehouse
在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > ClickHouse > Clickhouse Scope”，勾选对应数据库的创建权限。单击对应的数据库名称，根据不同任务场景，勾选对应表的“读”、“写”权限，单击“确定”保存。 Flink 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
--port ClickHouse的端口号 --database 数据库名 --multiline 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
再次执行3的语句，查看当前mutation任务是否在返回结果列表中。 KILL MUTATION WHERE database = '数据库名称' AND table = '表名称' AND mutation_id = 'mutation ID' 是，执行7。 否，执行6。 等待几分钟查看告警是否消失。
在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用root用户登录安装了集群客户端的节点。
在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。 cd
Hadoop中关于文件操作类基本上全部是在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个：
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