愿Bug与你同在

一、数据写入ClickHouse的几种方式(Java版)1、第三方集成库：flink-clickhouse-sink 点我进官网版本限制：flinkflink-clickhouse-sink1.3.*1.0.01.9.*1.3.1Maven依赖<dependency> <groupId>ru.ivi.opensource</groupId> <artifactId>flink-clickhouse-s

啥也不说了直接上图，去掉俩限制就行了????????一个 限制条数，一个缓存，全取消勾选，重启DBeaver。不管是本地还是分布，不管表还是视图，尽情预览数据

删除数据1. 删除表删除【本地表】、【分布表】，立即删除，删除后不可写入了，因为没有表元数据了。后重建表，不会报错。drop table database.tableclickhouse默认的库引擎是原子数据库引擎删除【复制表】后重建同名表，会出现创建失败提示，因为 复制表的引擎是ReplicatedMergeTree引擎族，需要zk路径和备份名这俩参数。删除后不会立即删除复制（备份）数据，默认480s后删除。所以立马重建的话可能会报创建失败。避免这个报错可使用Ordinary表引擎，可使

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pika安装 (点我进官网)# coding=UTF-8import subprocessssh_command = r"redis-cli -h xx.xxx.xxx.xxx -p xxxxx -a 'xxxxxx'"input_file = r'/home/xxxxxx/zhangjinke/tasks.txt'with open(input_file,'r') as file: file_list = file.readlines() for i in file_lis.

1、kylin基本介绍Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，最初由 eBay 开发贡献至开源 社区。它提供 Hadoop 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持大规模数据，能够处理 TB 乃至 PB 级别的分析任务，能够在亚秒级查询巨大的 Hive 表，并支持高并发。1.1、为什么要使用kylin自Hadoop 诞生以来，大数据的存储和批处理问题均得到了妥善解决，而如何高速地分析数据也就成为了下一个挑战。 于是各式各样的“SQL on Hadoop”技术应运而生，