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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
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
使用Hive输入use database语句失效 问题 使用Hive的时候，在输入框中输入了use database的语句切换数据库，重新在输入框内输入其他语句，为什么数据库没有切换过去？ 回答 在Hue上使用Hive有区别于用Hive客户端使用Hive，Hue界面上有选择数据库的按钮，当前
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark
将Oracle数据库中的数据导入HDFS时各连接器的区别 问题 使用Loader将Oracle数据库中的数据导入到HDFS中时，可选择的连接器有generic-jdbc-connector、oracle-connector、oracle-partition-connector三种，要怎么选？有什么区别？
涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例操作流程如下： 使用JDBC连接到Doris。 创建数据库。 在数据库中创建表。 向表中插入数据。 查询表数据。 删除表。 开发思路 Doris兼容MySQL协议，使用SQL语言就可以进行常见的操作。
涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例操作流程如下： 使用JDBC连接到Doris。 创建数据库。 在数据库中创建表。 向表中插入数据。 查询表数据。 删除表。 开发思路 Doris兼容MySQL协议，使用SQL语言就可以进行常见的操作。
ALM-27005 数据库连接数使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查DBServer节点的数据库连接数使用率，并把实际数据库连接数使用率和阈值相比较，当数据库连接数的使用率连续5次（可配置，默认值为5）超过设定阈值时，系统将产生此告警，数据库连接数使用率的阈值设为90%（可配置，默认值为90%）。
StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表、数据湖分析等场景。
BO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使join顺序达到合适。但是也可能存在特殊情况导致join顺序调整不准确。例如数据存在倾斜，以及查询条件值在表中不存在等场景，可能调整出非优化的join顺序。 开启列统计信息自动收集时，需要在reduce侧做聚合统计
into语句写同一张Gauss for MySQL时建议过滤回撤数据 当有多个Flink作业写同一张MySQL表时，其中一个Flink作业发送回撤数据（-D、-U）到目标表删除整行数据，再插入本次更新的数据，导致其他作业写入的字段全部丢失。 优化前SQL： create table source-A(
调优思路、参数调优、系统调优、SQL改写调优。 数据库运维 监控、告警、日志、系统表/视图。 适用范围 规范适用于ClickHouse数据库设计、数据库开发、数据库测试、数据库运维以及DBA和业务使用人员。 父主题： ClickHouse数据库设计规范
将Oracle数据库中的数据导入HDFS时各连接器的区别 问题 使用Loader将Oracle数据库中的数据导入到HDFS中时，可选择的连接器有generic-jdbc-connector、oracle-connector、oracle-partition-connector三种，要怎么选？有什么区别？
ClickHouse调优人员需要系统软件架构、软硬件配置、数据库架构原理及配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、
系统会自动创建system.query_log表，并记录每次query的日志信息。 0 1 否 skip_unavailable_shards 当通过分布式表查询时，遇到无效的shard是否跳过。默认值为0表示不跳过，抛异常。设置值为1表示跳过无效shard。 0 建议使用默认值。异常时，调整为1，提供有损服务。
获取等。 Coordinator：HetuEngine服务的资源协调者，负责SQL解析和优化等事务。 Worker：负责执行任务和处理数据。 Connector：HetuEngine访问数据库的接口，HetuEngine通过Connector的驱动连接数据源，读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
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
Linux客户端环境。 数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。 该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库(本示例使用10
HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。 在主集群手动将索引列族（默认是d）的REPLICATION_SCOPE值设置为1。 配置HBase本地二级索引
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