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代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例操作流程如下: 使用JDBC连接到Doris。 创建数据库。 在数据库中创建表。 向表中插入数据。 查询表数据。 删除表。 开发思路 Doris兼容MySQL协议,使用SQL语言就可以进行常见的操作。
ClickHouse可以使用SQL进行常见的业务操作,代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例讲解顺序为: 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据 查询数据 删除表 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统,使用SQL语言就可
OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点: 采集指标在某一时间点具有唯一值,没有复杂的结构及关系。 监控的指标具有随着时间不断变化的特点。
配置Hive自读自写SQL防御规则 操作场景 Hive支持对自读自写的SQL语句进行拦截。如果一条SQL语句中查询的表、分区或目录与插入的表、分区或目录一致,且以覆盖的方式插入查询的结果数据,便可判定存在自读自写的场景,用户可以在SQL防御界面通过添加规则ID为“dynamic_0004”的防御规则开启该拦截功能。
Hive数据迁移。 迁移完成后,可以在目的端集群和源端集群的Hive Beeline命令行中,通过同样的查询语句,对比查询结果进行验证。 例如在目的端集群和源端集群上通过查询catalog_sales表的记录数来确认数据条数是否一致。 select count(*) from catalog_sales;
务量大小设置对应的句柄数,建议不要给太小的值。如果用户需要对HBase和HDFS操作,建议设置较大的值,例如“32768”。 使用如下命令查看某一用户的句柄数限制。 su - user_name ulimit -n 界面会返回此用户的句柄数限制值。如下所示: 8194 父主题: 使用HDFS
表2 参数说明 参数名称 说明 是否必须配置 topic 表示kafka主题名。 是 bootstrap.server 表示broker集群ip/port列表。 是 security.protocol 运行参数可以配置为PLAINTEXT(可不配置)/SASL_PLAINTEXT/
newBuilder().withPath(tablePath) .withSchema(HoodieExampleDataGenerator.TRIP_EXAMPLE_SCHEMA).withParallelism(2, 2) .withDeleteParallelism(2).forTable(tableName)
newBuilder().withPath(tablePath) .withSchema(HoodieExampleDataGenerator.TRIP_EXAMPLE_SCHEMA).withParallelism(2, 2) .withDeleteParallelism(2).forTable(tableName)
newBuilder().withPath(tablePath) .withSchema(HoodieExampleDataGenerator.TRIP_EXAMPLE_SCHEMA).withParallelism(2, 2) .withDeleteParallelism(2).forTable(tableName)
务量大小设置对应的句柄数,建议不要给太小的值。如果用户需要对HBase和HDFS操作,建议设置较大的值,例如“32768”。 使用如下命令查看某一用户的句柄数限制。 su - user_name ulimit -n 界面会返回此用户的句柄数限制值。如下所示: 8194 父主题: 使用HDFS
MrsObsCredentialsProvider:通过MRS云服务委托获取凭证。 com.obs.services.EcsObsCredentialsProvider:通过ECS云服务获取AK/SK信息。 com.obs.services.BasicObsCredentialsProvi
newBuilder().withPath(tablePath) .withSchema(HoodieExampleDataGenerator.TRIP_EXAMPLE_SCHEMA).withParallelism(2, 2) .withDeleteParallelism(2).forTable(tableName)
StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} JAR_PATH为程序jar包所在路径。 brokerlist格式为brokerIp:9092。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过半个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 接收Kafka中数据,生成相应DStream。
联能力。 由于K-V库的数据需由另外的作业写入,与当前的Flink作业会存在一定的时差,容易导致当前Flink作业查询K-V库时不是最新的数据,且由于lookup查询不支持回撤,关联的结果存在一致性问题。 维度表要求高数据一致性采用流表作为维度表 基于Hudi作为维度source
跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时,只能对简单的f
{host=web01, cpu=0} <START-DATE>:要查询指标的起始时间点。 <END-DATE>:要查询指标的结束时间点。 <aggregator>:查询数据的聚合方式。 <metric>:所需查询的指标名称。 <tagk=tagv>:标签的key和value。 删除录入的Opentsdb指标
行,也可以将程序编译为Jar包后,提交到Linux节点上运行。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行并查看结果。 调测Kafka应用 父主题: Kafka开发指南(安全模式)
doop/lib/* com.huawei.bigdata.hive.example.ExampleMain 在命令行终端查看样例代码中的HiveQL所查询出的结果。 Linux环境运行成功结果会有如下信息。 Create table success! _c0 0 Delete table
行,也可以将程序编译为Jar包后,提交到Linux节点上运行。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行并查看结果。 调测Kafka应用 父主题: Kafka开发指南(安全模式)