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00之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，可以适当降低缓存区大小。 当offheap关闭时，默认值为0.25。当offheap开启时，默认值是0
--给表t1增加列test01 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN test01 String DEFAULT 'defaultvalue'; --查询修改后的表t1 desc t1 ┌─name────┬─type─┬─default_type─┬─default_expression
forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认HQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行HiveQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生
+--+ EXCEPT、INTERSECT 语法简介 EXCEPT返回两个结果集的差（即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值）。 INTERSECT返回两个结果集的交集（即两个查询都返回的所有非重复值）。 例如，Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。
-----+--+ EXCEPT、INTERSECT EXCEPT返回两个结果集的差（即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值）。 INTERSECT返回两个结果集的交集（即两个查询都返回的所有非重复值）。 例如，Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。
指导用户基于Java语言，实现MRS集群中的ClickHouse的数据表创建、删除以及数据的插入、查询等操作。 本工程中包含了建立服务端连接、创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据及删除数据表等操作示例。 父主题： ClickHouse应用开发简介
指导用户基于Java语言，实现MRS集群中的ClickHouse的数据表创建、删除以及数据的插入、查询等操作。 本工程中包含了建立服务端连接、创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据及删除数据表等操作示例。 父主题： ClickHouse应用开发简介
元数据缓存刷新时间，单位：分钟 通过hive创建表tb3，此时Hetu-cli查询结果： show tables; Table ------- tb1 tb2 (2 rows) 刷新元数据缓存后再次查询： refresh catalog hive; show tables;
Payload及EmptyHoodieRecordPayload。 useCache 是否在Spark中缓存表的relation，无需用户配置。为支持SparkSQL中对COW表增量视图查询，默认将COW表中该值置为false。 示例 创建非分区表 create table if
过32个角色，开启此功能后，Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询ACL权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。此操作不可逆，请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。 如果当前组件使
化视图都需要单独去管理和维护。 projection 数据实时同步，数据写入即可查询到物化视图最新数据。 创建表时指定的物化视图语法，新的SQL业务需要修改表结构。 不需要开发很多物化视图，任意查询SQL会自动重写命中物化视图。 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。
Bucket表，可以开启桶裁剪提升主键点查效率 示例： 业务经常使用主键id作为查询条件，执行点查；比如select xxx where id = idx ... 。 建表时，可以加入如下属性，提升查询效率。默认配置下属性值等于primaryKey，即主键。 hoodie.bucket
rand() % 365, 'abc'), (2, rand() % 365, 'bcd'), (1, rand() % 365, 'def'); 查询test_upsert表数据 select * from upsert_tab; ┌─id─┬───pdate─┬─name─┐ │ 2
options(**hudi_options). \ mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath
options(**hudi_options). \ mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath
options(**hudi_options). \ mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars
options(**hudi_options). \ mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath
模式或表空间 表示源数据对应的数据库名称，支持通过界面查询并选择。 表名 存储源数据的数据表，支持通过界面查询并选择。 抽取分区字段 分区字段，如果需读取多个字段，使用该字段分割结果并获取数据。 Where子句 表示读取数据库时使用的查询语句。 ftp-connector或sftp-connector
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