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配置具备表select权限的用户可查看表结构 操作场景 此功能在MRS3.x及后续版本适用于Hive，Spark2x。 开启此功能后，使用Hive建表时，其他用户被授予select权限后，可通过show create table查看表结构。 操作步骤 进入Hive服务配置页面： MRS
s服务器的安全会话。 Kerberos服务在收到TGT请求后，会解析其中的参数来生成对应的TGT，使用客户端指定的用户名的密钥进行加密响应消息。 应用客户端收到TGT响应消息后，解析获取TGT，此时，再由应用客户端（通常是rpc底层）向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 例如查询表t1的表结构：
ALTER TABLE修改表结构 本章节主要介绍ClickHouse修改表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 ALTER TABLE [database_name].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY
配置具备表select权限的用户可查看表结构 操作场景 使用Hive建表时，其他用户被授予select权限后，支持通过show create table查看表结构。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。
ALTER TABLE修改表结构 本章节主要介绍ClickHouse修改表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 ALTER TABLE [database_name].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 查询表t1的表结构：
HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
RegionServer主要负责管理由HMaster分配的Region，RegionServer的数据存储结构如图 RegionServer的数据存储结构所示。 图3 RegionServer的数据存储结构 图 RegionServer的数据存储结构中Region的各部分的说明如表 Region结构说明所示。 表3 Region结构说明
HBase与其他组件的关系 HBase和HDFS的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
配置Controller与Agent间数据传输加密 配置受信任IP地址访问LDAP 加密HFile和WAL内容 配置HBase只读模式集群允许修改数据的IP白名单 配置LDAP输出审计日志 更新MRS集群加密密钥 更新MRS集群节点omm用户ssh密钥 修改MRS集群组件鉴权配置开关 配置MRS集群外节点用户访问普通模式集群资源
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query
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
MRS为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。开源组件结构复杂，安装、配置、管理过程费时费力，使用Manager将为您提供企业级的集群的统一管理平台。 提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的运行状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
og数据结构实现rox_distinct（）函数。 数据结构 HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hl
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