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文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code
如果多个副本直接从磁盘上丢失了副本，比如mv改名，内核不会感知到该副本丢失，执行查询时如果请求运行在副本丢失的BE节点，报错： 处理步骤 登录安装了MySQL的节点，连接Doris数据库。 调用BE的check_tablet_segment_lost请求自动修复丢失的副本。 curl -X POST http://192
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
文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code
ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree ReplicatedGraphiteMergeTree 父主题： ClickHouse数据库设计
有大量分区时执行drop partition操作失败 问题背景与现象 执行drop partitions操作，执行异常： MetaStoreClient lost connection. Attempting to reconnect. | org.apache.hadoop.hive
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 suppo
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 suppo
当前按需计费MRS集群资源的规格不满足您的业务需要时，您可以在MRS控制台发起变更规格操作，MRS提供如下几种变更配置的方式： 扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见扩容集群；扩容数据盘，请参见扩容数据盘。 升级规格：升级Master节点的实例规格，请参见升级Master节点规格。 弹性伸
20或者192.168.1.*。 Policy Label 为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。 database 将适用该策略的列Hive数据库名称。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。
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
使用HetuEngine跨源跨域访问数据源 HetuEngine跨源功能简介 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，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuE
CarbonData Segment API语法说明 本章节描述Segment的API以及使用方法，所有方法在org.apache.spark.util.CarbonSegmentUtil类中。 如下方法已废弃： /** * Returns the valid segments for the
该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本支持。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 Opengauss数据库需要开启预写日志功能，操作步骤请参考Opengauss数据库开启预写日志功能。 在FusionInsight Manager中创建一个人机用户，例如“cdluser”，
使用ClickHouse客户端 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。 前提条件 已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。以下操作的客户端目
rmi://%s/kafka #修改kafka mysql jdbc driver address数据库相关的配置 efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver efak.url=jdbc:mysql://IP:Port/ke?useUnicode=
CarbonData Segment API语法说明 本章节描述Segment的API以及使用方法，所有方法在org.apache.spark.util.CarbonSegmentUtil类中。 如下方法已废弃： /** * Returns the valid segments for the
Doris冷热分离使用实践 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 -PFE查询连接端口
选择合适的Master和Core节点实例。当集群启动后，MRS提供如下几种变更配置的方式。 配置Task节点：新增Task节点，请参见扩容集群中的“相关任务”。 扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见扩容集群。 升级规格：升级Master节点的实例规格，请参见升级Master节点规格。
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 if not exists
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