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通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据，然后直接写到OBS，指定parquet格式时写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。
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。
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ClickHouse数据库应用开发 在ClickHouse的使用过程中，由于使用不规范的方式访问和查询，导致业务失败的情况时有发生。此外，偶尔也会发生因为网络闪断等导致连接和查询失败的情况。 MRS提供了ClickHouse的样例代码工程，旨在提供连接重试机制和规范化用户连接和查
FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时，复用上次JSON item的解析结果，提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer
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
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“组件端口”为“开源”或是“定制”，选择“开源”使用开源端口，选择“定制”使用定制端口。 创建IoTDB数据库并插入数据，例如： 创建数据库： create database root.c1.r1.s1.d1; 创建时间序列： create timeseries root.c1.r1
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配置Hive读取关系型数据库 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联的外表。该外表可以从关联到的关系型数据库中读取数据，并与Hive的其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取DB2和Oracle两种关系型数据库的数据。 前提条件 已安装Hive客户端。 操作步骤
ClickHouse数据库运维 ClickHouse日志管理 ClickHouse日志管理规则 ClickHouse日志详细信息 父主题： ClickHouse应用开发规范
SHOW显示数据库和表信息 本章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default
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。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。
ClickHouse数据库调优 ClickHouse调优思路 ClickHouse系统调优 ClickHouse SQL调优 ClickHouse参数调优实践 父主题： ClickHouse应用开发规范
HBase JVM参数优化说明 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装
角色名 产生告警的角色名称。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 数据库进入只读模式，业务数据丢失。 数据库进入只读模式，上层服务写业务操作相关数据丢失。 可能原因 磁盘配置无法满足业务需求，磁盘使用率达到上限。 处理步骤 检查磁盘使用率是否达到上限
小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
步骤1：创建RDS for MySQL实例、创建数据表 步骤2：创建MRS Doris集群并配置 步骤3：创建Doris Catalog 步骤1：创建RDS for MySQL实例、创建数据表 创建RDS for MySQL实例，详细操作请参考购买RDS for MySQL实例。 已
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