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使用MySQL客户端连接Doris Doris支持MySQL协议,所以大部分支持MySQL协议的客户端都可以访问Doris,包括命令行或者IDE,例如MariaDB、DBeaver、Navicat for MySQL等。 本操作以安装MySQL 8.0.22客户端连接Doris为例进行演示。
in时候,需要在前面添加Global关键字,避免查询放大问题。 数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量,提升查询性能,实际经验:700个分区的千列大表,需要查询一个分区中有7000万数据,其他699个分区中无数据,虽然只有一个分区有数据,其他分区无数据,但是查询指定分区为百毫
配置LakeFormation数据连接相关操作请参考创建LakeFormation数据连接相关操作进行配置。 单击“确定”完成创建。 查看数据连接信息 登录MRS管理控制台,在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的单击待查看的数据连接名称,在弹出的页面查看该数据连接的详细信息。 例如查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息如下:
配置Hive元数据存储至RDS 本章节指导用户将现有集群的Hive元数据切换为本地数据库或者RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个MRS集群共用同一份元数据,且元数据不随集群的删除而删除,也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。 创建并配置RDS实例 登录RDS管理控制台,
Hive查询数据是否支持导出? 问: MRS集群Hive组件的查询数据是否支持导出? 答: Hive查询数据支持导出,请参考如下语句进行导出: insert overwrite local directory "/tmp/out/" row format delimited fields
catalogs命令,确认可以查询Presto的数据源列表。 执行show schemas from mysql命令即可查询MySQL数据库。 MRS 2.x版本。 创建“mysql.properties”配置文件,内容如下: connector.name=mysql connection
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或版本不兼容,请参考http://dev
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或版本不兼容,请参考http://dev
表示该表为HBase数据源中表的一个映射表,不支持删除HBase数据源上的原始表;如果external=false,则删除Hetu-HBase表的同时,会删除HBase数据源上的表。 HBase数据类型映射 HBase是基于字节的分布式存储系统,它将所有数据类型存储为字节数组。要在Het
MRS集群元数据概述 MRS的数据连接用于管理集群中组件使用的外部源连接,如Hive的元数据可以通过数据连接关联使用外部的关系型数据库。 本地元数据:元数据存储于集群内的本地GaussDB中,当集群删除时元数据同时被删除,如需保存元数据,需提前前往数据库手动保存元数据。 外置数据连接:
版本元数据查询 查询对应版本元数据 父主题: API V1.1
String 参数解释: 数据源类别。 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 connector_name
版本元数据查询 展示MRS版本列表 查询MRS集群版本可用的规格 父主题: API V2
Hive元数据导出 Hive表数据存储在HDFS上,表数据及表数据的元数据由HDFS统一按数据目录进行迁移。而Hive表的元数据根据集群的不同配置,可以存储在不同类型的关系型数据库中(如MySQL、PostgreSQL、Oracle等)。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据,timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据,timestamp和data类型字段会报错: 回答 调整Sqoop源码包中的代码,将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时,只
数据迁移 数据迁移方案介绍 数据迁移到MRS前信息收集 数据迁移到MRS前网络准备 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS
指定聚合函数。当多条数据具有相同的排序键时,指标列会进行聚合。在分析统计和汇总数据时,聚合模型能够减少查询时所需要处理的数据,提升查询效率。 更新模型 建表时,支持定义主键和指标列,查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于明细模型,更新模型简化了数据导入流程,能够更好地支撑实时和频繁更新的场景。
--connect 指定JDBC连接的URL,格式为:jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险,