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服务器”界面查看ELB与后端服务器连接是否正常。 在MySQL客户端使用ELB访问Doris 登录安装了MySQL的节点,执行以下命令连接Doris,详细操作请参见快速使用Doris: mysql -u数据库登录用户 -p数据库登录用户密码 -PELB前端端口 -hELB公网IP地址
空值转换:空值转换步骤,配置指定值替换空值。 随机值转换:随机数据生成步骤,配置新增值为随机数据的字段。 增加常量字段:增加常量步骤,配置直接生成常量字段。 拼接转换:拼接字段步骤,配置已生成的字段通过连接符连接,转换出新的字段。 分隔转换:分隔字段步骤,配置已生成的字段通过分隔符分隔,转换出新的字段。
空值转换:空值转换步骤,配置指定值替换空值。 随机值转换:随机数据生成步骤,配置新增值为随机数据的字段。 增加常量字段:增加常量步骤,配置直接生成常量字段。 拼接转换:拼接字段步骤,配置已生成的字段通过连接符连接,转换出新的字段。 分隔转换:分隔字段步骤,配置已生成的字段通过分隔符分隔,转换出新的字段。
Doris冷热分离使用实践 登录安装了MySQL的节点,执行以下命令,连接Doris数据库。 若集群已启用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 -PFE查询连接端口
上传数据库驱动文件 操作场景 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务,能够从各种OLTP数据库中抓取事件推送至Kafka。通过CDLService WebUI创建数据库连接时,可将数据库对应的驱动文件通过界面上传,方便统一管理。 前提条件 已获取待连接数据库对应的驱动Jar包。
管此实例上运行的业务。 当JDBCServer进程停止时,删除在ZooKeeper上的相应节点。 由于客户端选择服务端的策略是随机的,可能会出现会话随机分配不均匀的情况,进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式(即进入此模式后不再接受新的客户端连接)后,当达到退服超时时
主Master节点内存使用率高如何处理? 问题现象 主Master节点内存使用率高,且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存:除了常见的执行计划缓存、数据缓存,PostgreSQL为了提高生成执行计划的效率,还提供了cat
管此实例上运行的业务。 当JDBCServer进程停止时,删除在ZooKeeper上的相应节点。 由于客户端选择服务端的策略是随机的,可能会出现会话随机分配不均匀的情况,进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式(即进入此模式后不再接受新的客户端连接)后,当达到退服超时时
恢复Doris数据 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
properties。 其中X为随机生成的数字,请根据实际情况修改。同时文件需要以Flume客户端安装用户身份保存,例如root用户。 参数配置并保存后,Flume客户端将自动加载“properties.properties”中配置的内容。当spoolDir生成新的日志文件,文件内容将发
服务器端:下载到集群的主OMS节点上。 文件生成后默认保存在主OMS节点“/tmp/FusionInsight-Keytab/”路径。如果此路径不存在,会创建此路径。如果存在认证凭据文件,会覆盖路径下已有的认证凭据文件。omm用户需要对下载路径具有写权限。 等待文件生成后,可以使用omm用户将获取的下载包复制到其他目录。
dc=hadoop,dc=com和cn=krbkdc,ou=Users,dc=hadoop,dc=com)。 如果被勾选,账户的密码会使用随机生成的新密码进行重置。 说明: 仅MRS 3.1.2及之后版本支持该参数。 单击“确定”。 在弹出窗口输入当前登录用户密码验证身份,单击“确
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标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。
集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务 list-databases
集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务 list-databases
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
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
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
数据目录SSD和HDD的配置导致建表时偶现报错 使用Stream Load时报RPC超时错误 使用MySQL客户端连接Doris数据库时报错“plugin not enabled”如何处理 FE启动失败 BE匹配错误IP导致启动失败 MySQL客户端连接Doris报错“Read timed out” BE运行数据导入或查询任务报错