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ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
use/clickhouse-server-audit.log ClickHouse的审计日志文件路径。 父主题: ClickHouse数据库运维
可通过指定各列及其数据类型来创建表。启用Kerberos认证的分析集群创建CarbonData表时,如果用户需要在默认数据库“default”以外的数据库创建新表,则需要在Hive角色管理中为用户绑定的角色添加指定数据库的“Create”权限。 命令示例: CREATE TABLE IF NOT EXISTS
登录安装了MySQL的节点,执行以下命令,连接Doris数据库。 如果集群已启用Kerberos认证(安全模式),需先执行以下命令再连接Doris数据库: export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 mysql -u数据库登录用户 -p数据库登录用户密码
答: Hadoop压力测试工具社区获取地址:https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题: 性能优化类
ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree ReplicatedGraphiteMergeTree 父主题: ClickHouse数据库设计
admin; 设置在默认数据库中,查询其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称,显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列,勾选“查询”。 设置在默认数据库中,导入数据到其他用户表的权限
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
ClickHouse数据入库工具 最佳实践方案 ClickHouse数据加工流程最佳实践:在数据湖中通过Hive&Spark(批量)/FlinkSQL(增量)加工成大宽表后,通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse,下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工
读写及更新操作,其下层为关系型数据库。 Driver:管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler:编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer:优化器,分为逻辑优化器和物理优化器,分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。
在集群外节点连接开启Kerberos认证的集群,HTTP在Kerberos数据库中无法找到相应的记录 问题 presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar在集群内节点运行时正常,但在集群外节点运行PrestoJDBCE
ClickHouse企业级能力增强 通过ELB访问ClickHouse ClickHouse开启mysql_port配置 父主题: 使用ClickHouse
ClickHouse的端口号 对某DATABASE进行赋权操作,执行如下命令。 授权操作语法,其中DATABASE为要操作的数据库名称,role为需要操作的角色。 GRANT [ON CLUSTER cluster_name] privilege ON {DATABASE|TABLE} TO {user
MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。
参数 说明 连接数据库 --connect 连接关系型数据库的url --connection-manager 指定连接管理类 --driver jdbc 连接驱动包 --help 帮助信息 --password 连接数据库密码 --username 连接数据库的用户名 --verbose
MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。
查询含有冻结数据的表 查询当前数据库下的所有冻结表: show frozen tables; 查询指定数据库下的所有冻结表: show frozen tables in 数据库名称; 查询冻结表的冻结分区 查询冻结分区: show frozen partitions 表名; 默认元数据库冻结分区类型
使用Loader Loader数据导入导出概述 Loader用户权限管理 上传MySQL数据库连接驱动 创建Loader数据导入作业 创建Loader数据导出作业 管理Loader作业 Loader运维管理 Loader算子帮助 客户端工具说明 Loader常见问题
Studio图形界面客户端”下载Data Studio工具。 使用已创建好的DWS集群中的数据库用户名、密码等信息,参考使用Data Studio工具连接章节连接DWS数据库。 将DWS数据库中的表数据导出到CSV格式文件。 (可选)如果DWS数据库对应的表和数据已经存在,该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表,并插入测试数据进行演示。
WebUI界面从ThirdKafka导入drs-avro-oracle数据库数据到Hudi。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 ThirdKafka数据库的Topic需要能被MRS集群消费,操作步骤请参考ThirdPartyKafka前置准备。