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查询Doris表数据 本章节介绍查询Doris表数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQl语句查询集群中的dbName.tableName表数据。 String querySql = "select * from " + dbName
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1:querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据;查询语句2:querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
查询默认标签状态 功能介绍 查询集群默认标签状态 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags/status 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
查询Hive表数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法: SELECT查询的常用特性,如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析,如何创建、定义自定义函数请见创建Hive用户自定义函数。
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1:querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据;查询语句2:querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
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查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1:querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据;查询语句2:querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
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SELECT查询表数据 本章节主要介绍ClickHouse查询表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function]
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 查询表t1的表结构:
添加安全组规则,默认填充的是用户访问公网IP地址9022端口的规则,如需开放多个IP段为可信范围用于访问MRS Manager页面,请参考添加安全组规则。如需对安全组规则进行查看,修改和删除操作,请单击“管理安全组规则”。 自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致,属于正常现象,无需处理。 9022端口为knox
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下:
间取值范围为{展示事件时间 至展示事件时间+5m } 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过ID
作。 查看已创建的索引 listIndices() 该API可用于列出给定表中的所有索引。 无 基于HBase本地二级索引查询数据 在具有索引的用户表中,可以使用Filter来查询数据。对于创建单索引和组合索引的用户表,使用过滤器查询的结果与没有使用索引的表相同,但数据查询性能高于没有使用索引的表。
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
ALM-29012 Impalad 正在等待的查询总数超过阈值 告警解释 以60s为周期检测该Impalad节点正在等待的查询总数,当检测到的数量超过自定义阈值(默认150)时,系统产生此告警。 当系统检测到的数量减少到阈值以下时,告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ALM-29011 Impalad 正在执行的查询总数超过阈值 告警解释 以60s为周期检测该Impalad节点正在执行的查询总数,当检测到的数量超过自定义阈值(默认150)时,系统产生此告警。 当系统检测到的数量减少到阈值以下时,告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。
文件。 如果需要查看指定时间范围的监控指标对应的分布曲线图,请单击“查看”,界面将显示用户自定义时间范围内选定指标的分布曲线图。 用户需要了解服务和主机关键监控指标中最高、最低或平均监控数据形成的曲线,即资源分布情况时,可以在MRS Manager上查看,支持查询1小时以内的监控数据。