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用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
tor、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针对具体数据库类型进行优化，相对通用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和
使用Sqoop Sqoop如何连接MySQL Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 通过sqoop
修改MRS集群数据库用户密码 修改OMS数据库管理员密码 修改OMS数据库访问用户密码 修改MRS集群组件数据库用户密码 重置MRS集群组件数据库用户密码 重置DBService数据库omm用户密码 修改DBService数据库compdbuser用户密码 父主题： MRS集群安全配置
以下Doris权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录安装了MySQL客户端的节点，使用admin用户连接Doris服务。 mysql -uadmin -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 admin用户默认密码为空。 数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，默认为2
点IP的规则。 Ranger仅支持对接RDS服务MySQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0。 Hive支持对接RDS服务MySQL和PostgreSQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0和PostgreSQL14。 在RDS管
批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，如下所示：
快速创建和使用ClickHouse列式数据库集群 操作场景 本入门提供从零开始创建ClickHouse集群并通过集群客户端进行ClickHouse表的创建与查询操作指导。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，独立于Hadoop大数据体系，具有压缩率和极速查询性能。
该配置仅用于MySQL专用连接器，当数据列内容中包含默认分隔符时，需要设置自定义分隔符，否则会出现数据错乱。 string 否 \n 输出字段 配置关系型数据库输出字段的相关信息： 字段名：配置输出字段的字段名。 表列名：配置数据库表的列名。 类型：配置字段类型，需要和数据库的字段类型一致。
连接器 选择“mysql-fastpath-connector”。 须知： 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版
r角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能
r角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能
Hive支持的传统关系型数据库语法说明 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie
10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在join操作时，把当前所有的join表都加载到内存中来实现。
重置MRS集群组件数据库用户密码 MRS集群中组件连接DBService数据库的用户默认密码为随机密码，建议管理员定期重置组件数据库用户的密码，以提升系统运维安全性。 该章节仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。MRS 3.1.2之前版本请参考修改MRS集群组件数据库用户密码章节。 对系统的影响
写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record
修改MRS集群组件数据库用户密码（MRS 2.x及之前版本） 在MRS Manager单击“服务管理”，单击待修改数据库用户服务的名称。 确定修改哪个组件数据库用户密码。 修改DBService数据库用户密码，直接执行3。 修改Hive或者Hue或者Loader数据库用户密码，需要先单击“停止服务”，停止服务后再执行3。
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