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功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Coloc
Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询ACL权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。此操作不可逆，请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制
Hive对接外置自建关系型数据库 应用场景 在已有Hive数据的集群上外置元数据库后，之前的元数据表不会自动同步。因此在安装Hive之初就要确认好元数据是外置数据库还是内置到DBService，如果是外置自建数据库，则需在安装Hive时或者暂无Hive数据时将元数据外置，安装后不允许修改，否则将会造成原有元数据丢失。
使用Loader从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HDFS/OBS导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
使用Broker Load方式导入OBS数据至Doris Stream Load导入Doris数据需依赖客户端读取，再推送到Doris。Broker Load则是将导入请求发送给Doris，由Doris主动拉取数据，因此如果要导入的数据存储在对象存储中，使用Broker Load是最便捷的。使用Broker
新导入的数据，需要执行如下HQL修复表才可以查询到新导入数据： MSCK REPAIR TABLE table_name; 转换步骤配置不正确时，传输的数据将无法转换并成为脏数据，脏数据标记规则如下： 任意输入类型步骤中，原数据包含字段的个数小于配置字段的个数，或者原数据字段值与
因为操作系统用户组个数限制，导致Hive不能创建超过32个角色，开启此功能后，Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询acl权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。此操作不可逆，请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。
对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI SQL，用户可以直接使用SQL Shell进行查询。 混合计算：用户可以对多个Catalog进行join查询。
型为“RDS服务MySQL数据库”，数据连接实例选择已创建的数据连接实例，或单击“创建数据连接”新创建一个数据连接。 图2 使用RDS服务MySQL数据库 当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用户。如果为非root用户，需要先以
图4 源端集群数据记录 图5 目的端集群数据记录 （可选）如果源端集群中有新增数据需要定期将新增数据迁移至目的端集群，则根据数据新增方式进行不同方式的迁移。配置定期任务增量迁移数据，直到所有业务迁移至目的端集群。 Hive表数据修改、未新增删除表、未修改已有表的数据结构：此时Hi
通用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令
已获取待连接数据库对应的驱动Jar包。 仅数据源MySQL、Oracle（MRS 3.3.0及之后版本支持）需要上传相应的驱动，驱动对应的版本号如表1所示，且驱动需要在MySQL或Oracle官网下载。 表1 MySQL、Oracle数据源支持的驱动 数据源 支持的驱动包 MySQL mysql-connector-java-8
Compaction用于合并mor表Base和Log文件。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
= "true" ); 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入到新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出来的数据是最新的数据，消除了读时合并中数据聚合的过程，并且支持多种谓词的下推
数据采集 使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 采集数据时报错HoodieException 采集数据时报错HoodieKeyException 父主题： Hudi常见问题
Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。 CDL目前支持的数据源有MySQL、PostgreSQL、Hudi、Kafka、Th
为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：
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
SummingMergeTree根据ORDER BY排序键作为聚合数据的条件Key。即如果排序key是相同的，则会合并成一条数据，并对指定的合并字段进行聚合。 后台执行合并操作时才会进行数据的预先聚合，而合并操作的执行时机无法预测，所以可能存在部分数据已经被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP
r算子帮助。 转换步骤配置不正确时，传输的数据将无法转换并成为脏数据，脏数据标记规则如下： 任意输入类型步骤中，原数据包含字段的个数小于配置字段的个数，或者原数据字段值与配置字段的类型不匹配时，全部数据成为脏数据。 “CSV文件输入”步骤中，“验证输入字段”检验输入字段与值的类型
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