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当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的Doris数据。 对系统的影响 数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 前提条件 如果需要从远端HDFS恢复数据，需满足以下条件： 需准备一个用于恢复数据的备集群，且该集群已完成数据备份，详细操
登录安装了MySQL的节点，执行以下命令，连接Doris数据库。 如果集群已启用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
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 配置ClickHouse对接HDFS源文件（MRS 3.2.0-LTS） 配置ClickHouse对接HDFS源文件（MRS 3.3.0-LTS及之后版本）
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所
表分区名，使用逗号分隔不同的分区。 数据块分配方式 指定数据切分后，如何分配。 读取大小 指定每次读取多大的数据量。 mysql-fastpath-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名。 查询条件 指定表的查询条件。 分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在map任务中用于分区。建议配置主键字段。
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
tar.gz 从MySQL官网下载MySQL jdbc驱动程序“mysql-connector-java-xxx.jar”，具体MySQL jdbc驱动程序选择参见下表。 表1 版本信息 jdbc驱动程序版本 MySQL版本 Connector/J 5.1 MySQL 4.1、MySQL
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，冻结的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中，这一过程称为分区数据解冻。
通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
Port MySQL数据库端口。 3306 User MySQL数据库访问用户。 user Password MySQL数据库访问密码。 user用户密码 Description 描述信息。 xxx 表2 PgSQL数据连接配置参数 参数名称 描述 示例 Link Type 连接类型。
恢复CDL业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对CDL进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对CDL进行恢复数据操作。 CDL的元数据存储在DBServi
Topic与表的映射关系。 用于指定某个表的数据发送到指定的Topic中，开启多分区功能后需要配置Topic的分区数，分区数必须大于1。MRS 3.3.0及之后版本，数据过滤时间用于过滤数据，当源端数据的时间小于设定时间时，该数据将会被丢弃，当源端数据的时间大于设定时间时，该数据发送到下游。 单击显示该参数。如果“Connect
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
mode对其不产生影响。 对于导入的某列类型包含范围限制的，如果原始数据能正常通过类型转换，但无法通过范围限制，strict mode对其也不产生影响。例如：如果类型是decimal(1,0)，原始数据为10，则属于可以通过类型转换但不在列声明的范围内，这种数据strict mode对其不产生影响。
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
通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
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见Impala样例程序指导。
配置Hudi历史数据清理 本章节仅适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本 操作场景 随着时间的推移，Hudi表中的数据越来越多，表中的老数据价值逐渐变弱并且还会占用存储空间，对这些老数据Hudi需要支持删除操作以便节约存储成本。 delete/drop partition语句直接删除历史数据
加载Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中
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