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WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“数据源”，在数据源列表中可以查看数据源名称、数据源描述、数据源类型和创建时间等信息，在“操作”列下也可以编辑和删除数据源。 HetuEngine服务在安装时已经将共部署的Hive数据源默认实现对接，数据源名称为“hive”，不可删除。 父主题：
以下Doris权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录安装了MySQL客户端的节点，使用admin用户连接Doris服务。 mysql -uadmin -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 admin用户默认密码为空。 数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，默认为
以供处理。用户传送数据的生命周期如图2所示： 图2 数据传输生命周期 接收数据（蓝色箭头） Receiver将数据流分成一系列小块，存储到Executor内存中。另外，在启用预写日志（Write-ahead Log，简称WAL）以后，数据同时还写入到容错文件系统的预写日志中。 通知Driver（绿色箭头）
配置HBase冷热数据分离存储 在海量大数据场景下，HBase表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同
的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读出，如果保留时长过短，下游flink作业在重启或者异常中断阻塞的情况下，上游增量数据已经Clean掉了，flink需要从parquet文件读增量数据，性能会有下降；如果保留时间过长，会导致log里面的历史数据冗余存储。 具体可以按照
FlinkSQL HBase数据表开发规则 提前在HBase中创建表 Flink作业在HBase中找不到对应表会报错，所以需要提前在HBase中创建好对应的表。 HBase与Flink不在同一集群时只支持Flink和HBase均为普通模式集群的对接 当HBase与Flink为同一
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink是
Load方式导入数据至Doris Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。 Doris表中的数据是有序的，Broker Load在导入数据时要利用Doris集群资源对数据进行排序，相对于Spark Load来完成海量历史数据迁移，对D
查询Doris表数据 本章节介绍查询Doris表数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQl语句查询集群中的dbName.tableName表数据。 String querySql = "select * from " + dbName
查询Doris表数据 本章节介绍查询Doris表数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQl语句查询集群中的dbName.tableName表数据。 String querySql = "select * from " + dbName
endpoint）参数的值。 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
Flume数据采集慢 问题现象 Flume启动后，Flume数据采集慢。 原因分析 Flume堆内存设置不合理，导致Flume进程一直处于频繁GC。查看Flume运行日志： 2019-02-26T13:06:20.666+0800: 1085673.512: [Full GC:[CMS:
se写数据性能。 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压
Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impal
Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impal
COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用
“APPEND”：在旧文件尾部合并新文件内容。合并操作只是简单的追加，不保证追加文件是否可以使用。例如文本文件可合并，压缩文件合并后可能无法使用。 “IGNORE”：保留旧文件，不复制新文件。 “ERROR”：转移过程中出现同名文件时任务将停止执行并报错，已转移的文件导入成功，同名的文件及未转移的文档导入失败。
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
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