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2.1 2.3.3 存储元数据的数据库：MySQL HBase 1.3.1 1.3.1 - Spark 2.2.2 3.1.1 - Kafka 1.1.0 2.11-2.4.0 - Oozie 2.x 5.1.0 - MySQL 5.7.1 RDS - Flink 1.7 1.15
下： 完备的DBMS功能 ClickHouse拥有完备的DBMS数据库管理系统（Database Management System），基本功能如下所示。 DDL （数据定义语言）：可以动态地创建、修改或删除数据库、表和视图，而无须重启服务。 DML（数据操作语言）：可以动态查询、插入、修改或删除数据。
rvice WebUI界面从ThirdKafka导入Oracle数据库数据到Hudi。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 ThirdKafka数据库的Topic需要能被MRS集群消费，操作步骤请参考ThirdPartyKafka前置准备。
use”，“主机”中选择主机节点或默认所有主机节点，通过“下载”收集ClickHouse对应的日志文件。 父主题： ClickHouse数据库运维
ClickHouse客户端使用实践 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依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKee
Hive元数据使用RDS时创建视图表中文乱码 用户问题 MRS 3.1.0版本集群，Hive元数据配置为RDS数据库中存储。创建视图时，使用case when语句中文显示乱码。 例如建表语句如下： 查看视图内容中，中文乱码： 原因分析 该问题是由于元数据表相关字段编码不是UTF 8，导致中文显示异常。
overwrite directory "/path1" ...命令成功之后，会将旧数据移除到回收站，并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。
Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至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。
WebUI界面从ThirdKafka导入drs-avro-oracle数据库数据到Hudi。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 ThirdKafka数据库的Topic需要能被MRS集群消费，操作步骤请参考ThirdPartyKafka前置准备。
[编号].gz”。 默认最多保留最近的10个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 父主题： ClickHouse数据库运维
QL语句，单独调优。如果SQL也无调优余地，集群资源达到瓶颈，需要通过扩容来提升查询性能，达到调优目标。 父主题： ClickHouse数据库调优
快速开发ClickHouse应用 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
Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”，同时也可以将数据从关系型数据库或者文件服务器导入到HDFS/HBase中，或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。 Loader模型主要由Loader Client和Loader
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数据库登录用户密码
表示Loader连接支持的数据，可以选择“ORACLE”、“MYSQL”和“MPPDB”。 数据库服务器 表示数据库的访问地址，可以是IP地址或者域名。 端口 表示数据库的访问端口。 数据库名称 表示保存数据的具体数据库名。 用户名 表示连接数据库使用的用户名称。 密码 表示此用户对应的密码。需要与实际密码保持一致。
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
单击“添加角色”，输入“角色名称”和“描述”。 在“权限”的表格中选择“Hive > Hive Read Write Privileges”。 在数据库列表中单击用户B创建的表所在的数据库名称，显示用户B创建的表。 在用户B创建的表的“权限”列，勾选“Select”。 单击“确定”，返回“角色”。 选择“系统设置
参数 说明 连接数据库 --connect 连接关系型数据库的url --connection-manager 指定连接管理类 --driver jdbc 连接驱动包 --help 帮助信息 --password 连接数据库密码 --username 连接数据库的用户名 --verbose
参数 说明 连接数据库 --connect 连接关系型数据库的url --connection-manager 指定连接管理类 --driver jdbc 连接驱动包 --help 帮助信息 --password 连接数据库密码 --username 连接数据库的用户名 --verbose
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
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