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ClickHouse支持的权限管理对象 资源列表 是否集成 备注 数据库 是（一级） - 表 是（二级） - 视图 是（二级） 与表一致 表2 资源权限列表 资源对象 可选权限 备注 数据库（DATABASE） CREATE CREATE DATABASE/TABLE/VIEW/DICTIONARY权限
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。
扩容数据盘，请参见扩容数据盘。 升级规格：升级Master节点的实例规格，请参见升级Master节点规格。 弹性伸缩：根据业务数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源，请参见配置弹性伸缩规则。 在创建集群时，Task节点只配置了弹性伸缩的取值范围，而没有配置实例数量时，当前不会
--port ClickHouse的端口号 --database 数据库名 --multiline 输入用户密码 参考Kafka引擎表使用语法说明，在ClickHouse中创建Kafka引擎表。例如，如下建表语句在default数据库下，创建表名为kafka_src_tbl3，To
夹下获取。 curator-client-2.12.0.jar curator-framework-2.12.0.jar Stream SQL Join样例工程（Java） flink-dist_2.11*.jar 在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 kafka-clients-*
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
ice WebUI界面，从Hudi导入数据到DWS。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 DWS数据库需要开启前置要求，操作步骤请参考DWS数据库前置准备。 在FusionInsight Manager中创建一个人机用户，例如“cdluser”，加入用户组cdl
db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 indextable_name 索引表名。 maintable_name 主表名。 注意事项 在执行此命令之前，使用REFRESH TABLE将主表和二级所索引表都注册到Hive元数据中。 示例 create database productdb;
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
use/clickhouse-server-audit.log ClickHouse的审计日志文件路径。 父主题： ClickHouse数据库运维
产生告警的主机名。 对系统的影响 OMS数据库主备不同步会导致主数据库上的数据无法正常同步至备数据库，在告警上报时间段若主实例异常可能会导致用户业务数据丢失或者Manager页面数据显示异常。 可能原因 主备节点网络不稳定。 备OMS数据库异常。 备节点磁盘空间满。 处理步骤 检查主备节点网络是否正常。
在ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列 问题 将应用程序从一个队列移到另一个队列时，为什么在RM（ResourceManager）重启后，应用程序会被移回原来的队列？ 回答 这是RM的使用限制，应用程序运行过程中移动到别的队列，此时RM重启，RM并不会在状态存储中存储新队列的信息。
ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列 问题 将应用程序从一个队列移到另一个队列时，为什么在RM（ResourceManager）重启后，应用程序会被移回原来的队列？ 回答 这是RM的使用限制，应用程序运行过程中移动到别的队列，此时RM重启，RM并不会在状态存储中存储新队列的信息。
Bad Records管理，请参见表2。 表2 Bad Records Logger 配置项 默认值 描述 BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE false 如果设置为true，则将创建Bad Records日志文件，其中包含Bad Records的详细信息。 BAD_RECORDS_ACTION
ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree ReplicatedGraphiteMergeTree 父主题： ClickHouse数据库设计
数据保护技术 数据完整性 通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 MRS的用户数据保存在HDFS中，HDFS默认采用CRC32C算法校验数据的正确性，同时也支持CRC32校验算法，CRC32C校验速度快于CRC32。HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，
db_name 数据库名。如果未指定，则选择当前数据库。 indextable_name 索引表名。 maintable_name 主表名。 注意事项 在执行此命令之前，使用REFRESH TABLE将主表和二级所索引表都注册到Hive元数据中。 示例 create database productdb;
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
的Bad Records管理，请参见表2。 表2 Bad Records Logger 配置项 默认值 描述 BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE false 若设置为true，则将创建Bad Records日志文件，其中包含Bad Records的详细信息。 BAD_RECORDS_ACTION
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