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本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER ClickHouse集群名的语法，使得该DDL语句
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以roo
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围；会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。
服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Hive数据仓库空间写满后系统将无法正常写入数据，可能导致部分数据丢失。 可能原因 Hive使用HDFS容量上限过小。
量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。MRS可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于OBS服务Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，
ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive数据仓库空间使用率，该指标可在Hive服务监控界面查看，指标名称为“Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比”。Hive数据仓库空间使用率指标默认提供一个阈
Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题： 产品咨询类
on启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YAR
私有云和子网的RDS服务中的PostgresDB或MySQL数据库或云数据库GaussDB(for MySQL)、也可以选择与当前集群同一虚拟私有云和子网的LakeFormation实例，元数据将存储于关联的数据库或LakeFormation实例中，不会随当前集群的删除而删除，多个MRS集群可共享同一份元数据。
ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 DWS集群已创建，已获取到相关表所在的数据库用户名和密码。 已安装MRS
ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 DWS集群已创建，已获取到相关表所在的数据库用户名和密码。 已安装MRS
Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一
metastore.server.min.threads MetaStore启动的用于处理连接的线程数，如果超过设置的值之后，MetaStore就会一直维护不低于设定值的线程数，即常驻MetaStore线程池的线程会维护在指定值之上。 200 hive.server2.enable.doAs
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一
Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not supported”的SQLException异常。
Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not supported”的SQLException异常。
JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。 例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。
Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not supported”的SQLException异常。
Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not supported”的SQLException异常。
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