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ALM-12076 gaussDB资源异常 告警解释 HA软件每10秒周期性检测Manager的数据库。当HA软件连续3次检测到数据库异常时，产生该告警。 当HA检测到数据库正常后，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12076 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 ClickHouse可以使用SQL进行常见的业务操作，代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作
ClickHouse DataBase设计 业务隔离设计-各业务分库设计 在业务规划时，不同业务归属于不同数据库，便于后续对应用户关联的数据库下表、视图等数据库对象权限的分离管理和维护。 业务隔离设计-不要在system库中创建业务表 system数据库是ClickHouse默认的系统数据库
使用Geohash创建GeoID时，数据按照GeoID排序，而不是按照经纬度排序，数据按照空间就近性排序存储。 建表 GeoHash编码： create table IF NOT EXISTS carbonTable ( ...
FlinkSQL Doris数据表开发规则 提前在Doris中创建表： Flink作业在Doris中找不到对应表会报错，所以需要提前在Doris中创建好对应的表。 Doris作为Sink表时需开启CheckPoint： Flink作业在触发CheckPoint时才会往Doris表中写数据
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
Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not supported
Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not supported
创建表时，排序键key不能太多，一般建议3~5个；太多key会导致数据写入较慢，影响数据导入性能。 不使用Auto Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。
创建Doris表 本章节介绍创建Doris表样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中dbName变量对应的数据库下创建tableName对应的表。 String createTableSql = "create table
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表
SQLServer全数据类型导入HDFS数据跳过 问题 SQLServer全数据类型导入HDFS，数据全部跳过。 答案 数据中包含SQLServer中特有的Timestamp类型，该数据类型与时间和日期无关，需要替换为Datetime类型。 父主题： Loader常见问题
约束限制： 不涉及 取值范围： ≤1000 默认取值： 100 sort_key 否 String 参数解释： 列表排序按该属性排序。
Presto应用开发简介 Presto简介 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
ClickHouse简介 ClickHouse简介 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
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 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
优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重，运行很慢；其他Task过轻，运行很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性能低
应用场景 大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Transform-Load
REFRESH TABLE 命令功能 REFRESH TABLE命令用于将已有的Carbon表数据注册到Hive元数据库中。 命令语法 REFRESH TABLE db_name.table_name; 参数描述 表1 REFRESH TABLE参数描述 参数 描述 db_name
Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。 例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“
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