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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update
使用ClickHouse客户端登录3中ClickHouse实例节点，查询ClickHouse表数据。例如，查询kafka_dest_tbl3本地复制表，Kafka消息中的数据已经同步到该表。 select * from kafka_dest_tbl3; 父主题： ClickHouse数据导入
从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。 从关系型数据库导入数据到HBase。 从关系型数据库导入数据到Phoenix表。 从关系型数据库导入数据到Hive表。 从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS。 从SFTP服务器导入数据到HBase。 从SFTP服务器导入数据到Phoenix表。
> 服务 > DBService”。 在“概览”页面查看“数据目录磁盘空间使用率”图表，检查数据目录磁盘空间使用率是否超过90%。 是，执行3。 否，执行13。 以omm用户登录DBServer主管理节点，执行以下命令，查看数据库是否进入只读模式。 source $DBSERVER_HOME/
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。 迁移规则： 根据文件的最后访问时间迁移数据 根据年龄时间迁移数据（修改时间）
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
FlinkSQL HBase数据表开发建议 客户端提交作业时通过with属性添加HBase配置信息 Flink客户端提交作业，如SQL client提交，在建表语句中添加如下配置： 表1 Flink作业with属性 配置 说明 'properties.hbase.rpc.protection'
在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 选择“数据源”，单击“添加数据源”。在“添加数据源”页面填写参数。 配置“基本配置”，填写数据源名称，选择数据源类型“HetuEngine”。 配置“HetuEngine配置”，参数配置请参考表1。
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHouse消费数据时出现异常，需要查看ClickHouse的日志。
使用JDBC方式从Oracle数据库读取数据，适用于支持JDBC的数据库。 在这种方式下，Loader加载数据的性能受限于分区列的数据分布是否均匀。当分区列的数据偏斜（数据集中在一个或者几个值）时，个别Map需要处理绝大部分数据，进而导致索引失效，造成SQL查询性能急剧下降。 gene
API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表 创建Phoenix表 向Phoenix表中写入数据 读取Phoenix表数据 配置HBase应用输出运行日志 父主题：
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
Doris支持导入和导出HDFS数据，并且支持直接查询HDFS数据源。 Doris与Hudi组件的关系 Doris支持直接查询Hudi数据源。 Doris与Spark组件的关系 使用Spark Doris Connector可以通过Spark读取Doris中存储的数据，也支持通过Spark写入数据到Doris。
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Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“
HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。
重启实例”，重启所有FE实例。 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
管理MRS集群元数据 MRS集群元数据概述 配置Ranger元数据存储至RDS 配置Hive元数据存储至RDS 配置LakeFormation数据连接 管理MRS集群数据连接 父主题： 管理MRS集群
能低；另一方面，数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产
上传应用数据至MRS集群 MRS集群处理的数据源通常来源于OBS文件系统或集群内的HDFS文件系统，OBS为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 用户可以基于MRS管理控制台和OBS客户端对OBS数据进行浏览、管理和使用，也可以将OBS的数据导入集群的HDFS系统后
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