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SQLServer全数据类型导入HDFS数据跳过 问题 SQLServer全数据类型导入HDFS，数据全部跳过。 答案 数据中包含SQLServer中特有的Timestamp类型，该数据类型与时间和日期无关，需要替换为Datetime类型。 父主题： Loader常见问题
CDL仅支持抓取非系统表下的增量数据，MySQL、PostgreSQL等数据库的内置数据库不支持抓取增量数据。 从Hudi同步数据到DWS或ClickHouse任务中，在Hudi中物理删除的数据目的端不会同步删除。例如，在Hudi中执行delete from tableName命令硬删除表数据，目的端D
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
已参考手动备份Doris数据完成备份需要恢复的Doris表或分区数据。 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
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 -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，可以通过登录Manager，单击“集群
”选择一个数据库，页面显示数据库中所有的表。 默认数据库为“default”。 单击数据库中的表名称，打开表的详细信息。 支持导入数据、浏览数据或查看文件存储位置。查看数据库所有的表时，可以直接勾选表然后执行查看、浏览数据操作。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止
如何避免对历史数据进行minor compaction？ 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 回答 如果要先加载历史数据，后加载增量数据，则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction： 加载所有历史数据。 将major compact
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的
BE运行数据导入或查询任务报错 现象描述 导入或查询数据时，报错： Not connected to 192.168.100.1:8060 yet, server_id=384 原因分析 运行任务的BE节点故障。 RPC拥塞或其他错误。 处理步骤 如果运行任务的BE节点故障，需查看具体的故障原因再进行解决。
Hive表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限，可直接创建表、查询数据、删除数据、插入数据、更新数据以及授权他人访问表与对应HDFS目录与文件。默认创建的数据库或表保存在HD
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： 采集指标在某一时间点具有唯一值，没有复杂的结构及关系。
面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有S
栈云原生大数据平台。它包含HDFS、Hive、HBase、Spark等大数据组件，专为分析海量企业数据而量身定制。 Spark提供了类似SQL的Spark SQL语言，用于对结构化数据进行操作。使用Spark SQL，可以访问不同的数据库，用户可以从这些数据库中提取数据，处理并加载到不同的数据存储中。
String 参数解释： 数据连接类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 source_info
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。 父主题： 开发ClickHouse应用
慢查询界面过滤条件 条件 参数说明 慢查询运行时长大于 按照慢SQL查询语句查询累计时长过滤查询。 支持时长大于：3(s)、9(s)、15(s)、25(s) 按查询id 根据查询界面对应慢查询语句的“查询id”字段过滤查询。 支持按照“查询id”的部分值进行模糊查询，例如，查询ID为“111-22
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。 父主题： 开发ClickHouse应用
面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有S
OpenTSDB 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由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用
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。在大多数实际情况下，会需要查询列值为XXX的数据。HBase提供了Fil
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