华为云用户手册

示例 创建视图 create view orders_by_date as select * from orders; 删除视图orders_by_date，如果视图不存在则会报错 DROP VIEW orders_by_date; 删除视图orders_by_date，使用参数IF EXISTS，如果视图存在则删除视图，如果视图不存在，也不会报错 DROP VIEW IF EXISTS orders_by_date;

描述 DATABASE和SCHEMA在概念上是等价可互换的。 该语法用于删除数据库databasename，如果目标数据库不存在，将抛出错误提示，但如果使用了IF EXISTS子句则不会抛出错误提示。 可选参数RESTRICT|CASCADE用于指定删除的模式，默认是RESTRICT模式，在这种模式下，数据库必须为空，不包含任何表才能删除，如果是CASCADE模式，表示级联删除，会先删除数据库下面的表 ，再删除数据库。

示例 删除schema web： DROP SCHEMA web; 如果schema sales存在，删除该schema： DROP SCHEMA IF EXISTS sales; 级联删除schema test_drop，schema test_drop中存在表tb_web，会先删除tb_web，再删除test_drop： CREATE SCHEMA test_drop; USE test_drop; CREATE TABLE tb_web(col1 int); DROP DATABASE test_drop CASCADE;

CREATE/DROP/SHOW VIRTUAL SCHEMA(S) CREATE HetuEngine中的CREATE语句用来创建SCHEMA映射，通过映射信息对外开放本域数据源。 语法如下： CREATE VIRTUAL SCHEMA [ IF NOT EXISTS ] [ ctlg_dest.]schema_name WITH ( [catalog = ctlg_name,] schema = schm_name, [property_name = expression, ...] ) 创建一个virtual schema，需要在WITH中提供具体映射的schema信息。 ctlg_dest为在哪个数据源创建virtual schema，参数可选，如果不指定则取当前Session中的catalog，如果当前Session中也未指定catalog则会创建失败。 WITH必选，schema参数必选，catalog参数可选（如果不指定则取当前Session中的catalog）。 样例语句： CREATE VIRTUAL SCHEMA hive_default WITH (catalog = 'hive', schema = 'default'); DROP HetuEngine中的DROP语句用来删除SCHEMA映射。 语法如下： DROP VIRTUAL SCHEMA [ IF EXISTS ] schema_name schema_name也可以替换为全限定名（catalogName.virtualSchema）。 样例语句： DROP VIRTUAL SCHEMA hive_default; SHOW HetuEngine中的SHOW语句用来查询所有SCHEMA映射。 语法如下： SHOW VIRTUAL SCHEMAS [ FROM catalog ] [ LIKE pattern ] 样例语句： SHOW VIRTUAL SCHEMAS;

语法 ALTER (DATABASE|SCHEMA) schema_name SET LOCATION hdfs_location ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET OWNER USER username ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);

描述 该语法是使用SELECT查询结果创建物化视图。物化视图是一个数据库对象，它包含了一个查询的结果，例如：它可以是远程数据的本地副本，单表查询或者多表join后查询的结果的行或列、行和列的子集，也可以是使用聚合函数的汇总表。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。物化视图支持“查询重写”，这是一种优化技术，它将以原始表编写的用户查询转换为包括一个或多个物化视图的等效请求。 语法支持的属性包括： mv_storage_table：指定存储表表名。 need_autorefresh： 管理计算实例时，预先创建维护实例后，可通过设置need_autorefresh为true，创建具备自动刷新能力的物化视图，它会自动创建并提交物化视图刷新任务，在此基础上，可对refresh_duration，start_refresh_ahead_of_expiry,refresh_priority等属性做进一步配置来调整自动刷新任务。 mv _validity：物化视图生命周期。0表示永久有效，最短为5分钟。need_autorefresh设置为false时，mv _validity默认值为0；设置为true时，默认值为24小时。 refresh_duration：物化视图自动刷新任务的最长等待时间。默认为5分钟，取值范围为1分钟到24小时。若自动刷新任务的等待时间超过设定的最长等待时间，自动化任务界面对应的任务状态显示为"timeout"。 start_refresh_ahead_of_expiry：基于mv _validity设置物化视图自动刷新任务的提交时间，表示达到物化生命周期的指定百分比时，提交自动刷新任务，默认值为0.2，最小值为0.05。 refresh_priority：物化视图提交自动刷新任务的优先级。默认值为3，最大值为3，1表示最高优先级。高优先级的任务会有更大机会先被执行。

限制 仅Hive数据源的Catalog支持视图的列描述。 在HetuEngine中创建的视图，视图的定义以编码方式存储在数据源里。在数据源可以查询到该视图，但无法对该视图执行操作。 视图是只读的，不可对它执行LOAD、INSERT操作。 视图可以包含ORDER BY和LIMIT子句，如果关联了该视图的查询语句也包含了这些子句，那么查询语句中的ORDER BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。

示例 通过表orders创建一个视图test： CREATE VIEW test (oderkey comment 'orderId',orderstatus comment 'status',half comment 'half') ASSELECT orderkey, orderstatus, totalprice / 2 AS half FROM orders; 通过表orders的汇总结果创建视图orders_by_date： CREATE VIEW orders_by_date ASSELECT orderdate, sum(totalprice) AS priceFROM ordersGROUP BY orderdate; 创建一个新视图来替换已经存在的视图： CREATE OR REPLACE VIEW test ASSELECT orderkey, orderstatus, totalprice / 4 AS quarterFROM orders 创建一个视图的同时设置表属性： create or replace view view1 comment 'the first view' TBLPROPERTIES('format'='orc') as select * from fruit;

描述 使用LIKE子句可以在一个新表中包含一个已存在的表所有的列定义。可以使用多个LIKE来复制多个表的列。 如果使用了INCLUDING PROPERTIES，表的所有属性也会被复制到新表，该选项最多只能对一个表生效。 对于从表中复制过来的属性，可以使用WITH子句指定属性名进行修改。 默认使用EXCLUDING PROPERTIES属性。 对于带分区的表，如果用括号包裹like子句，复制的列定义不会包含分区键的信息。

示例 创建基础表order01和order02 CREATE TABLE order01(id int,name string,tel string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'STORED AS TEXTFILE;CREATE TABLE order02(sku int, sku_name string, sku_describe string); 创建表orders_like01，它将包含表order01定义的列及表属性 CREATE TABLE orders_like01 like order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02，它将包含表order02定义的列，并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE; 创建表orders_like03，它将包含表order01定义的列及表属性，order02定义的列，以及额外的列c1和c2 CREATE TABLE orders_like03 (c1 int,c2 float,LIKE order01 INCLUDING PROPERTIES,LIKE order02); 创建表orders_like04和orders_like05，它们都会包含同一个表order_partition的定义，但orders_like04不会包含分区键信息，而orders_like05会包含分区键的信息 CREATE TABLE order_partition(id int,name string,tel string) PARTITIONED BY (sku int);CREATE TABLE orders_like04 (like order_partition);CREATE TABLE orders_like05 like order_partition;DESC orders_like04; Column | Type | Extra | Comment --------|---------|-------|--------- id | integer | | name | varchar | | tel | varchar | | sku | integer | | (4 rows)DESC orders_like05; Column | Type | Extra | Comment --------|---------|---------------|--------- id | integer | | name | varchar | | tel | varchar | | sku | integer | partition key | (4 rows)

语法 CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS] table_name ( { coulumn_name data_type [ COMMENT comment] [ WITH (property_name = expression [,…] ) ] | LIKE existing_table_name [ {INCLUDING| EXCLUDING} PROPERTIES] } ) [,…] [ COMMENT table_comment] [WITH (property_name = expression [,… ] ) ]

浮点型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 REAL 实数 32位 1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38，正或负 REAL DOUBLE 双精度浮点数，15到17个有效位，具体取决于使用场景，有效位位数并不取决于小数点位置 64位 4.94065645841246544e-324 ~1.79769313486231570e+308，正或负 DOUBLE FLOAT 单精度浮点数，6到9个有效位，具体取决于使用场景，有效位位数并不取决于小数点位置 32位 1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38，正或负 FLOAT 用法说明： 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时，由于每次执行的顺序不一样，在调用聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时，达到数千万甚至数十亿，其运算结果可能会略有不同。这种情况下，建议使用DECIMAL数据类型来运算。 可以使用别名来指定数据类型。 示例： --创建具有float类型数据的表CREATE TABLE float_t1 (float_col1 FLOAT) ;--插入具有float类型数据insert into float_t1 values (float '3.50282346638528862e+38');--查看数据SELECT * FROM float_t1;float_col1------------Infinity(1 row)--删除表DROP TABLE float_t1; 当小数部分为0时，可以通过cast()转为对应范围的整数处理，小数部分会四舍五入。 示例： select CAST(1000.0001 as INT);_col0-------1000(1 row)select CAST(122.5001 as TINYINT);_col0-------123(1 row) 使用指数表达式时，可以将字符串转为对应类型。 示例： select CAST(152e-3 as double);_col0-------0.152(1 row) 父主题： 数据类型

语法 CREATE [EXTERNAL]① TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name [ ( column_alias, ... ) ] [[PARTITIONED BY ①(col_name, ....)] [SORT BY① ([column [, column ...]])] ]① [COMMENT 'table_comment'] [ WITH ( property_name = expression [, ...] ) ]② [[STORED AS file_format]① [LOCATION 'hdfs_path']① [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ]① AS query [ WITH [ NO ] DATA ]②

示例 创建一个名为web的schema： CREATE SCHEMA web; 在指定路径创建schema，兼容写法示例： CREATE SCHEMA test_schema_5 LOCATION '/user/hive'; 在名为Hive的CATALOG下创建一个名为sales的schema： CREATE SCHEMA hive.sales; 如果当前catalogs下名为traffic的schema不存在时，则创建一个名为traffic的schema： CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS traffic; 创建一个带属性的schema： CREATE DATABASE createtestwithlocation COMMENT 'Holds all values' LOCATION '/user/hive/warehouse/create_new' WITH dbproperties('name'='akku', 'id' ='9'); --通过describe schema|database 语句来查看刚创建的schemadescribe schema createtestwithlocation;

示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased： CREATE TABLE orders_column_aliased (order_date, total_price) ASSELECT orderdate, totalprice FROM orders; 用表orders的汇总结果新建一个表orders_by_data： CREATE TABLE orders_by_dateCOMMENT 'Summary of orders by date'WITH (format = 'ORC')ASSELECT orderdate, sum(totalprice) AS priceFROM ordersGROUP BY orderdate; 如果表orders_by_date不存在，则创建表orders_by_date： CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders_by_date ASSELECT orderdate, sum(totalprice) AS priceFROM ordersGROUP BY orderdate; 用和表orders具有相同schema创建新表empty_orders table，但是没数据： CREATE TABLE empty_orders ASSELECT *FROM ordersWITH NO DATA; 使用VALUES 创建表，参考 VALUES。 分区表示例: CREATE EXTERNAL TABLE hetu_copy(corderkey, corderstatus, ctotalprice, corderdate, cds) PARTITIONED BY(cds) SORT BY (corderkey, corderstatus) COMMENT 'test' STORED AS orc LOCATION '/user/hetuserver/tmp' TBLPROPERTIES (orc_bloom_filter_fpp = 0.3, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'corderstatus,ctotalprice') as select * from hetu_test; CREATE TABLE hetu_copy1(corderkey, corderstatus, ctotalprice, corderdate, cds) WITH (partitioned_by = ARRAY['cds'], bucketed_by = ARRAY['corderkey', 'corderstatus'], sorted_by = ARRAY['corderkey', 'corderstatus'], bucket_count = 16, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = ARRAY['corderstatus', 'ctotalprice'], external = true, format = 'orc', location = '/user/hetuserver/tmp ') as select * from hetu_test;

字符类型 名称 描述 VARCHAR(n) 变长字符串，n指字节长度。 CHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认为1。 VARBINARY 变长二进制数据。需要带上前缀X，如：X'65683F'，暂不支持指定长度的二进制字符串。 JSON 取值可以是a JSON object、a JSON array、a JSON number、a JSON string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String，底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位数值表示的Unicode前需要加转义符。 -- 字符表达式 select 'hello,winter!'; _col0 ------------------ hello,winter! (1 row) -- Unicode 表达式 select U&'Hello winter \2603 !'; _col0 ------------------ Hello winter ☃ ! (1 row) -- 自定义转义符 select U&'Hello winter #2603 !' UESCAPE '#'; _col0 ------------------ Hello winter ☃ ! (1 row) VARBINARY与BINARY。 -- 创建VARBINARY类型或BINARY类型的表 create table binary_tb(col1 BINARY);-- 插入数据 INSERT INTO binary_tb values (X'63683F');--查询数据 select * from binary_tb ; -- 63 68 3f 在做CHAR 数值比较的时候，在对两个仅尾部空格数不同的CHAR进行比较时，会认为它们是相等的。 SELECT CAST('FO' AS CHAR(4)) = CAST('FO ' AS CHAR(5)); _col0 ------- true (1 row) 父主题： 数据类型

IPADDRESS IP地址，可以表征IPv4或者IPv6地址。但在系统内，该类型是一个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持，是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围（RFC 4291#section-2.5.5.2）来实现的。当创建一个IPv4时，会被映射到IPv6。当格式化时，如果数据是IPv4又会被重新映射为IPv4。 其他的地址则会按照RFC 5952所定义的规范格式来进行格式化。 示例： select IPADDRESS '10.0.0.1', IPADDRESS '2001:db8::1'; _col0 | _col1----------|------------- 10.0.0.1 | 2001:db8::1(1 row)

HYPERLOGLOG 基数统计。 用HyperLogLog来近似计算唯一数的计数值，其代价要远远小于用count来计算。 参见HyperLogLog函数函数。 HyperLogLog A HyperLogLog sketch可以用来高效的计算distinct()的近似值。 它以一个稀疏的表征开始，然后变成一个密集的表征，此时效率将变得更高。 P4HyperLogLog 类似于A HyperLogLog sketch，但是它以一个密集的表征开始。

ROW ROW的字段可是任意所支持的数据类型，也支持各字段数据类型不同的混合方式。 --创建ROW表create table row_tb (id int,col1 row(a int,b varchar));--插入ROW类型数据insert into row_tb values (1,ROW(1,'HetuEngine'));--查询数据select * from row_tb; -- id | col1 ----|-------------- 1 | {a=1, b=HetuEngine} --字段是支持命名的，默认情况下，Row的字段是未命名的select row(1,2e0),CAST(ROW(1, 2e0) AS ROW(x BIGINT, y DOUBLE)); _col0 | _col1 ------------------------|-------------- {field0=1, field1=2.0} | {x=1, y=2.0} (1 row) --命名后的字段，可以通过域操作符"."访问select col1.b from row_tb; -- HetuEngine--命名和未命名的字段，都可以通过位置索引来访问，位置索引从1开始，且必须是一个常量select col1[1] from row_tb; -- 1

UUID 标准UUID (Universally Unique IDentifier)，也被称为GUID (Globally Unique IDentifier)。 遵从RFC 4122标准所定义的格式。 示例： select UUID '12151fd2-7586-11e9-8f9e-2a86e4085a59'; _col0-------------------------------------- 12151fd2-7586-11e9-8f9e-2a86e4085a59(1 row)

固定精度型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位，但精度小于18位能保障性能最好。 Decimal有两个输入参数： precision：总位数，默认38 scale：小数部分的位数，默认0 说明： 如果小数位为零，即十进制（38,0），则支持最高19位精度。 64位 DECIMAL NUMERIC 同DECIMAL 128位 NUMERIC 定义示例：DECIMAL(10,3), DECIMAL(20) 字面量示例：DECIMAL '10.3', DECIMAL '1234567890', 1.1 --创建具有DECIMAL类型数据的表CREATE TABLE decimal_t1 (dec_col1 DECIMAL(10,3)) ; --插入具有DECIMAL类型数据 insert into decimal_t1 values (DECIMAL '5.325'); --查看数据SELECT * FROM decimal_t1; dec_col1 --------- 5.325 (1 row) --反例：小数位数超出定义长度，sql执行失败insert into decimal_t1 values (DECIMAL '5.3253');Query 20201126_034601_00053_tq98i@default@HetuEngine failed: Insert query has mismatched column types: Table: [decimal(10,3)], Query: [decimal(5,4)]--删除表DROP TABLE decimal_t1; --创建NUMERIC 类型表CREATE TABLE tb_numberic_hetu(col1 NUMERIC(9,7));CREATE TABLE--插入数据INSERT INTO tb_numberic_hetu values(9.12);INSERT: 1 row--查看数据SELECT * FROM tb_numberic_hetu;col1 ------------ 9.1200000 (1 row) 父主题： 数据类型

整数类型 表1 整数类型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 TINYINT 微整数 8位 -128~127 TINYINT SMALLINT 小整数 16位 -32,768 ~ +32,767 SMALLINT INTEGER 整数 32位 -2,147,483,648 ~ +2,147,483,647 INT BIGINT 大整数 64位 -9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807 BIGINT 示例： --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into int_type_t1 values (TINYINT'10'); --查看数据。 SELECT * FROM int_type_t1; it_col1 --------- 10 (1 row) --删除表。 DROP TABLE int_type_t1; 父主题： 数据类型

布尔类型 “真”值的有效文本值是：TRUE、't'、'true'、'1'。 “假”值的有效文本值是：FALSE、'f'、'false'、'0'。 使用TRUE和FALSE是比较规范的用法（也是SQL兼容的用法）。 示例： select BOOLEAN '0'; _col0 ------- false (1 row) select BOOLEAN 'TRUE'; _col0 ------- true (1 row) select BOOLEAN 't'; _col0 ------- true (1 row) 父主题： 数据类型

数据类型介绍 目前建表时支持的数据类型有：tinyint，smallint，bigint，int，boolean，real，decimal，double，varchar，string，binary，varbinary，timestamp，date，char，array，row，map，struct。其余的类型在数据查询和运算时支持。 通常情况下，大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入，示例为添加了一个json格式的字符串： select json '{＂name＂: ＂zhangsan＂, ＂sex＂: ＂man＂}'; _col0 --------------------------------- {＂name＂:＂zhangsan＂,＂sex＂:＂man＂} (1 row) 父主题： 数据类型

Clustering配置 本章节内容仅使用于MRS 3.2.0及之后版本。 Clustering中有两个策略分别是hoodie.clustering.plan.strategy.class和hoodie.clustering.execution.strategy.class。一般情况下指定plan.strategy为SparkRecentDaysClusteringPlanStrategy或者SparkSizeBasedClusteringPlanStrategy时，execution.strategy不需要指定。但当plan.strategy为SparkSingleFileSortPlanStrategy时，需要指定execution.strategy为SparkSingleFileSortExecutionStrategy。 参数 描述 默认值 hoodie.clustering.inline 是否同步执行clustering false hoodie.clustering.inline.max.commits 触发clustering的commit数 4 hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes 指定clustering后每个文件大小最大值 1024 * 1024 * 1024 byte hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit 小于该大小的文件会被clustering 300 * 1024 * 1024 byte hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns clustering用以排序的列 无 hoodie.layout.optimize.strategy Clustering执行策略，可选linear、z-order、hilbert 三种排序方式 linear hoodie.layout.optimize.enable 使用z-order、hilbert时需要开启 false hoodie.clustering.plan.strategy.class 筛选FileGroup进行clustering的策略类，默认筛选小于hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit阈值的文件 org.apache.hudi.client.clustering.plan.strategy.SparkSizeBasedClusteringPlanStrategy hoodie.clustering.execution.strategy.class 执行clustering的策略类（RunClusteringStrategy的子类），用以定义群集计划的执行方式。 默认类们按指定的列对计划中的文件组进行排序，同时满足配置的目标文件大小 org.apache.hudi.client.clustering.run.strategy.SparkSortAndSizeExecutionStrategy hoodie.clustering.plan.strategy.max.num.groups 设置执行clustering时最多选择多少个FileGroup，该值越大并发度越大 30 hoodie.clustering.plan.strategy.max.bytes.per.group 设置执行clustering时每个FileGroup最多有多少数据参与clustering 2 * 1024 * 1024 * 1024 byte 父主题： 配置参考

用户权限模型 ClickHouse用户权限管理实现了对集群中各个ClickHouse实例上用户、角色、权限的统一管理。通过Manager UI的权限管理模块进行创建用户、创建角色、绑定ClickHouse访问权限配置等操作，通过用户绑定角色的方式，实现用户权限控制。 管理资源：Clickhouse权限管理支持的资源如表1所示。 资源权限：ClickHouse支持的资源权限如表2所示。 表1 ClickHouse支持的权限管理对象 资源列表 是否集成 备注 数据库 是（一级） - 表 是（二级） - 视图 是（二级） 与表一致 表2 资源权限列表 资源对象 可选权限 备注 数据库（DATABASE） CREATE CREATE DATABASE/TABLE/VIEW/DICTIONARY权限 表/视图（TABLE/VIEW） SELECT/INSERT -

新建作业 访问Flink WebUI，请参考访问Flink WebUI。 单击“作业管理”进入作业管理页面。 单击“新建作业”，在新建作业页面可选择新建Flink SQL作业或Flink Jar作业，然后填写作业信息，单击“确定”，创建作业成功并进入作业开发界面。 （可选）如果需要立即进行作业开发，可以在作业开发界面进行作业配置。 新建Flink SQL作业 在作业开发界面进行作业开发。 可以单击上方“语义校验”对输入内容校验，单击“SQL格式化”对SQL语句进行格式化。 作业SQL开发完成后，请参考表1设置基础参数，还可根据需要设置自定义参数，然后单击“保存”。 表1 基础参数 参数名称 参数描述 并行度 并行数量。 算子最大并行度 算子最大的并行度。 JobManager内存（MB） JobManager的内存。输入值最小为512。 提交队列 作业提交队列。不填默认提交到default。 taskManager taskManager运行参数。该参数需配置以下内容： slot数量：不填默认是1； 内存（MB）：输入值最小为512。 开启CheckPoint 是否开启CheckPoint。开启后，需配置以下内容： 时间间隔（ms）：必填； 模式：必填； 可选项为：EXACTLY_ONCE、AT_LEAST_ONCE； 最小间隔（ms）：输入值最小为10； 超时时间：输入值最小为10； 最大并发量：正整数，且不能超过64个字符； 是否清理：是/否； 是否开启增量Checkpoint：是/否。 故障恢复策略 作业的故障恢复策略，包含以下三种，详情请参考Flink重启策略。 fixed-delay：需配置“重试次数”和“失败重试间隔（s）”； failure-rate：需配置“最大重试次数”、“时间间隔（min）”和“失败重试间隔（s）”； none：无。 单击左上角“提交”提交作业。 新建Flink Jar作业 单击“选择”，上传本地Jar文件，并参考表2配置参数或添加自定义参数。 表2 参数配置 参数名称 参数描述 本地jar文件 上传jar文件。直接上传本地文件，大小不能超过10M。 Main Class Main-Class类型。 默认：默认根据Jar包文件的Mainfest文件指定类名。 指定：手动指定类名。 类名 类名。 “Main Class”选择“指定”时存在该参数。 类参数 类参数，为Main-Class的参数（参数间用空格分隔）。 并行度 并行数量。 JobManager内存（MB） JobManager的内存。输入值最小为512。 提交队列 作业提交队列。不填默认提交到default。 taskManager taskManager运行参数。该参数需配置以下内容： slot数量：不填默认是1； 内存（MB）：输入值最小为512。 单击“保存”保存配置，单击“提交”提交作业。 返回作业管理页面，可以查看到已创建的作业名称、类型、状态、作业种类和描述等信息。 作业创建完成后，可在对应作业的“操作”列对作业进行启动、开发、停止、编辑、删除、查看作业详情和Checkpoint故障恢复等操作。 若要使用其他用户在节点上读取已提交的作业相关文件，需确保该用户与提交作业的用户具有相同的用户组和具有对应的FlinkServer应用管理权限角色，如参考创建FlinkServer角色勾选“应用查看”。 作业状态为“运行中”的作业可以查看作业详情。 作业状态为“运行失败”、“运行成功”和“停止”的作业可以进行Checkpoint故障恢复。

回答 这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Manager页面，检查Manager界面上是否磁盘IO异常的告警，如果有，可参考对应的告警帮助文档，通过更换硬盘恢复。 方法二：登录FusionInsight Manager页面，重启ClickHouse实例，恢复磁盘状态。 此时磁盘未更换，有IO错误发生时，磁盘状态还会被置为fault或者abnormal。

IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN, RLE INT32 整型 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG INT64 长整型 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ TEXT 字符串 PLAIN, DICTIONARY 父主题： 使用IoTDB

操作场景 GaussDB MDE特性是指在使用HetuEngine服务向GaussDB写入数据时（CTS和ITS语法），解除数据仅通过GaussDB的Coordinator流通的限制，使数据也可通过GaussDB的Worker节点流入GaussDB，减少GaussDB的Coordinator节点压力，并提升数据写入性能。 GaussDB MDE特性需要借助GaussDB的SQL On Hadoop能力，使用外部服务器作为数据传递的载体。HetuEngine目前仅支持使用HDFS外部服务器，并且该HDFS外部服务器需与HetuEngine服务在同一个Hadoop集群。 使用HetuEngine执行SQL向GaussDB写入数据，当前仅支持以下两类语法可通过GaussDB MDE特性进行性能提升： CREATE TABLE AS SELECT FROM hive INSERT INTO SELECT FROM hive 当前仅支持GaussDB(DWS) 8.0.0及以后版本