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resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
Carbon索引文件（.carbonindex）将合并为单个Carbon索引合并文件（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。 参考信息 建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题：
找到对应故障节点表数据对应的ZooKeeper路径。 ls zookeeper_path/replicas/replica_num zookeeper_path为4中查询到的zookeeper_path值。 replica_num为4中节点主机对应的副本编号replica_num的值。 执行以下命令，删除ZooKeeper上的副本数据。
Carbon索引文件（.carbonindex）将合并为单个Carbon索引合并文件（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。 参考信息 建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题：
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。简化数
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
默认取值： default archive_path 否 String 参数解释： SQL执行结果的转储文件夹。只有select语句才会转储查询的结果。当前仅支持转储到OBS中。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在MySQL数据库中对作业中指定的表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容是否正常。 父主题： 创建CDL作业
根据已有信息创建表。 2 导入用户数据。 3 增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 5 根据用户姓名进行查询。 6 为提升查询性能，创建二级索引或者删除二级索引。 7 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
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