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GC pool 'ParNew' had collection(s): count=1 time=0ms GC pool 'ConcurrentMarkSweep' had collection(s): count=1 time=63924ms | JvmPauseMonitor.java:189
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
ClickHouse Hudi MySQL 数据库的show schemas Y Y Y Y Y Y Y Y 数据库的create schema Y Y N Y N N Y N 数据库的use schema Y Y Y Y Y Y Y Y 数据库的alter schema Y N
CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData的首次查询较慢,对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能: 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端,例如安装目录为“/opt/client”。进入目录“/op
CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData 的首次查询较慢,对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能: 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端,例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/
如需删除数据连接元素,选择该目标并单击界面右下角的“删除”。 表1 MySQL作业参数 参数名称 描述 示例 Link 已创建的MySQL连接。 mysqllink Tasks Max 允许Connector创建的最大Task的数量,数据库类型的Connector只允许配置为1。 1 Mode
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息,其中LIKE子句用来对数据库对象过滤,匹配规则如下,具体示例可参看SHOW TABLES: 规则1:_可以用来匹配单个任意字符。 规则2:%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3:* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
设置属性:设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接:建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库:创建ClickHouse数据库。 创建表:创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据:插入数据到ClickHouse表中。 查询数据:查询ClickHouse表数据。 删除表:删除已创建的ClickHouse表。
OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点: 采集指标在某一
设置属性:设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接:建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库:创建ClickHouse数据库。 创建表:创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据:插入数据到ClickHouse表中。 查询数据:查询ClickHouse表数据。 删除表:删除已创建的ClickHouse表。
如果多个副本直接从磁盘上丢失了副本,比如mv改名,内核不会感知到该副本丢失,执行查询时如果请求运行在副本丢失的BE节点,报错: 处理步骤 登录安装了MySQL的节点,连接Doris数据库。 调用BE的check_tablet_segment_lost请求自动修复丢失的副本。 curl -X POST http://192
是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID
是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID
目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID
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HBase本地二级索引介绍 场景介绍 HBase是基于Key-Value的分布式存储数据库,基于rowkeys对表中的数据按照字典进行排序。如果您根据指定的rowkey查询数据,或者扫描指定rowkey范围内的数据,HBase可以快速查找到需要读取的数据,从而提高效率。在大多数实
是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID
REFRESH CATALOG 用于手动刷新HetuEngine Metastore缓存,用以同步Hive数据源的表、分区、数据库等的Metadata。 语法 REFRESH CATALOG catalog_name 示例 登录FusionInsight Manager,选择“服务
产生告警的服务名称。 作业名 产生告警的作业名称。 数据库名 产生告警的数据库名称。 Slot名 产生告警的数据库复制槽名称。 积压量 Slot数据积压情况。 对系统的影响 WAL日志在源端数据库不断积压,可能导致源端PostgreSQL或Opengauss数据库磁盘空间耗尽,最终导致Postgr
合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化,但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO(Cost-Bsed Optimizer)是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后,CBO优化器可以基于表和列的统计信息,进行一系列的估算,最终选择出合适的查询计划。