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16U64G（本地盘容量：3.2T）。 16U128G（本地盘容量：3.2T）。 32U128G（本地盘容量：6.4T）。 64U256G（本地盘容量：6.4T）。 存储规格 磁盘：支持本地SSD盘。 容量根据选择的计算规格变化。 节点数量 选择集群中的节点个数。 支持的节点数范围3~100。
16U64G（本地盘容量：3.2T）。 16U128G（本地盘容量：3.2T）。 32U128G（本地盘容量：6.4T）。 64U256G（本地盘容量：6.4T）。 存储规格 磁盘：支持本地SSD盘。 容量根据选择的计算规格变化。 节点数量 选择集群中的节点个数。 支持的节点数范围3~100。
单节点个数默认为1。 本地SSD（不支持扩容） 计算规格 8U32G（本地盘容量：1.6T）。 8U64G（本地盘容量：1.6T）。 16U64G（本地盘容量：3.2T）。 16U128G（本地盘容量：3.2T）。 32U128G（本地盘容量：6.4T）。 64U256G（本地盘容量：6.4T）。
table_name 数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key 分片键（可选参数），分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。 使用示例。 先创建一个表名为demo的ReplicatedMergeTree本地表。 CREATE TABLE
说明 database_name 数据库的名称，默认为当前选择的数据库。 table_name 本地表名。 ON CLUSTERClickHouse集群名 在每一个节点上都创建一个本地表，固定为ON CLUSTER ClickHouse集群名。 name1,name2 列名。 ENGINE
写分布式表时，数据会分发到集群的所有本地表，每个本地表插入的数据量是总插入量的1/N，batch size可能比较小，会导致data part过多，merge压力变大，甚至出现异常影响数据插入。 数据的一致性问题：数据先在分布式表写入节点的主机落盘，然后数据被异步地发送到本地表所在主机进行存储，
clickhouse实例上的全局线程池中线程数。 Count 60 number_of_threads_in_local_thread_pool 本地线程池中的线程数 clickhouse实例上的本地线程池中的线程数。 Count 60 number_of_threads_waiting_locked Context中等待加锁的线程数
<TableName> <InputPath> “TableName”：要导入数据的表名。 “InputPath”：SequenceFile文件的目录。在本地文件系统时必须要以file://开头。 例如： ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce
它不会立即删除，而是会在24小时后删除。在删除表时，加上SYNC字段，即可解决该问题，例如：drop table t1 SYNC; 删除本地表和分布式表，则不会出现该问题，可不带SYNC字段，例如：drop table t1; 如果建表语句中包含了“ON CLUSTER ClickHouse集群名”，删除表命令：
建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量 String password = System.getenv("USER_PASSWORD");
认证用的密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量 String password = System.getenv("USER_PASSWORD");
认证用的密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量 String storePassword = System.getenv("STORE_PASSWORD");
认证用的密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量CK_PASSWORD String password = System.getenv("CK_PASSWORD");
管理框架可以自动管理数据副本的分布、修复和均衡，副本损坏时系统可以自动感知并进行修复。 生态丰富：提供丰富的数据同步方式，支持快速加载来自本地、Hadoop、Flink、Spark、Kafka、SeaTunnel等系统中的数据，也可以直接访问MySQL、PostgreSQL、Or
'105','106','105',100.00,100.01,100.02,'100',200,100.08,2022-04-03 准备工作： 在本地创建示例数据文件source_text.txt，并上传至hdfs的/tmp/。 在hive中创建ods_source表。 CREATE TABLE
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