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HBase全局二级索引样例程序 HBase全局二级索引样例程序开发思路 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 基于全局二级索引查询HBase表数据 禁用HBase全局二级索引 删除HBase全局二级索引 父主题： 开发HBase应用
配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题：
配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题： HBase企业级能力增强
配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题： HBase企业级能力增强
指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。
分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在Map任务中用于分区。建议配置主键字段。 说明： 分区列必须有索引，如果没有索引，请不要指定分区列，指定没有索引的分区列会导致数据库服务器磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选
还是很有帮助的。比如在foreach函数中，将RDD中所有数据写 MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就会一条数据一条数据地写，每次函数调用可能就会创建一个数据库连接，此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接，性能是非常低下；但是如果用foreachPartitions
ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的块数量，并把丢失的块数量和阈值相比较。丢失的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的HDFS块数量超出阈值范围时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称
数据连接类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 source_info 是
权衡当前需要创建的Topic创建完成后，会不会达到文件句柄上限，每个Partition文件夹下会最多保存多大的数据，会产生多少个数据文件（*.log文件，默认配置为1GB，可通过修改log.segment.bytes来调整大小）和索引文件（*.index文件，默认配置为10MB，可通过修改log.index.size
Hive元数据 连接类型 RDS服务PostgreSQL数据库（1.9.x版本支持） RDS服务MySQL数据库 本地数据库 连接实例 当“连接类型”参数选择“RDS服务PostgreSQL数据库”或“RDS服务MySQL数据库”时有效。选择MRS集群与RDS服务数据库连接名称，该连接必
ALM-50207 FE的MySQL端口连接数与允许最大连接数的比值超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查MySQL端口连接数，当检测到当前连接数与设置的FE最大端口连接数的比值超出阈值（默认值为95%）时产生该告警。当前集群设置的FE最大端口连接数由参数“qe_max_co
指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。
previous_commit 指定的instant所更新或插入文件名中的时间戳 total_records_updated 该文件中多少个record被更新 total_records_written 该文件中新插入了多少个record total_bytes_written 该文件新增多少bytes的数据
合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity的配置生成稀疏索引。根据索引字段查
分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在Map任务中用于分区。建议配置主键字段。 说明： 分区列必须有索引，如果没有索引，请不要指定分区列，指定没有索引的分区列会导致数据库服务器磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错： 回答 调整Sqoop源码包中的代码，将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。 建表时存储类型建议选择orc或者parquet orc和par
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。
分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在Map任务中用于分区。建议配置主键字段。 说明： 分区列必须有索引，如果没有索引，请不要指定分区列，指定没有索引的分区列会导致数据库服务器磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选
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