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如果分区内，某一列的所有值均已过期，则ClickHouse会从文件系统中删除这个分区目录下的列文件。当表内的数据过期时，ClickHouse会删除所有对应的行。
TableName[] listTableNames(final Pattern pattern, final boolean includeSysTables) 作用与上一个方法类似，用户可以通过该方法指定返回的结果是否包含系统表，上一个方法只返回用户表。
<系统域名> -Djava.security.krb5.conf=.
选择“系统 > 用户”界面，选择clickhouseuser用户，选择“更多 > 下载认证凭据”。 首次认证，需要先修改初始密码后再下载认证凭据文件，否则会导致安全认证失败。
<系统域名> -Djava.security.krb5.conf=.
参考信息 表2 滚动重启服务和实例期间对系统影响说明 服务名称 业务中断说明 系统受影响的说明 ClickHouse 滚动重启过程中，已经提交的业务如果在超时时间内（默认30分钟）可以执行完成，则无影响。
对系统的影响 第一次访问Manager和Hue WebUI，需要在浏览器中添加站点信任以继续打开Hue WebUI。 前提条件 启用Kerberos认证时，MRS集群管理员已分配用户使用Hive的权限。
true spark-beeline场景： 登录FusionInsight Manager系统。 详细操作请参考访问集群Manager。
对系统的影响 启用集群间复制功能需要重启Yarn，服务重启期间无法访问。 前提条件 两个集群HDFS的参数“hadoop.rpc.protection”需使用相同的数据传输方式。设置为“privacy”表示加密，“authentication”表示不加密。
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath"). option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(basePath); 其中，"obs://testhudi/cow_table/"是OBS路径，“testhudi”是并行文件系统名称
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
集群环境调优 可以通过调整Yarn配置、集群节点资源配置、元数据缓存和动态过滤等策略对系统整体进行调优，可参考如下内容： 调整Yarn配置可参考调整Yarn资源分配。 调整集群节点资源配置可参考调整HetuEngine集群节点资源配置。
文件必须是HDFS上的文件，不可以用file://的形式指定本地文件系统上的文件。 文件名不能以下横线（_）或点（.）开头，以这些开头的文件会被忽略。
切换到客户端安装目录并配置环境变量： cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在HDFS客户端执行以下命令访问OBS： hdfs dfs -ls obs://OBS并行文件系统目录 如下表示对接成功： 父主题： 存算分离常见问题
不同集群的用户系统没有同步，因此访问跨集群组件时，用户的权限管理由对端集群的用户配置决定。
TableName[] listTableNames(final Pattern pattern, final boolean includeSysTables) 作用与上一个方法类似，用户可以通过该方法指定返回的结果是否包含系统表，上一个方法只返回用户表。
方案架构 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景
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