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/opt/hadoop/*”将匹配“/opt/hadoop”文件夹下的一切。“/opt/*/hadoop”将匹配/“opt”目录的子目录下的所有hadoop文件夹。 对于globStatus，分别匹配每个路径组件的glob模式，而对于其他的，直接匹配glob模式。 https://hadoop
admin; 设置在默认数据库中，查询其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“查询”。 设置在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限
单击“保存”，单击“确定”保存配置。 单击“实例”，勾选受影响的FE实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码并单击“确定”，重启FE实例使配置生效。 在MySQL客户端连接Doris后（详细操作请参见快速使用Doris），执行以下命令即可查看Doris已执行完成的SQL信息： select * from
产生告警的作业名称。 数据库名 产生告警的数据库名称。 Slot名 产生告警的数据库复制槽名称。 积压量 Slot数据积压情况。 对系统的影响 WAL日志在源端数据库不断积压，可能导致源端PostgreSQL或Opengauss数据库磁盘空间耗尽，最终导致PostgreSQL或Opengauss数据库无法提供服务。
的“*”所配置的内容。例如“#PART1”，表示取第1个“*”号匹配的值；“#PART8”，表示取第8个“*”号匹配的值。 “#NEXT”标记，表示取当前匹配的标签的下一个标签的值。 “#ALL”标记，表示取当前匹配的标签的所有内容作为值。 配置的标签有误时，取到的值为空，不会报错。
SYNC; 在删除复制表时，因为复制表需要在Zookeeper上建立一个路径，存放相关数据。ClickHouse默认的库引擎是原子数据库引擎，删除Atomic数据库中的表后，它不会立即删除，而是会在480秒后删除。在删除表时，加上SYNC字段，即可解决该问题，例如：drop table t1
离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数据加载：通过Spark视图读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris
pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出可用的catalogs。可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 列出所有catalogs： SHOW CATALOGS; 列出所有名字前缀为sys的catalogs： SHOW CATALOGS
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 示例代片段参考如下： private void createDatabase(String databaseName
的“*”所配置的内容。例如“#PART1”，表示取第1个“*”号匹配的值；“#PART8”，表示取第8个“*”号匹配的值。 “#NEXT”标记，表示取当前匹配的标签的下一个标签的值。 “#ALL”标记，表示取当前匹配的标签的所有内容作为值。 配置的标签有误时，取到的值为空，不会报错。
SYNC; 在删除复制表时，因为复制表需要在Zookeeper上建立一个路径，存放相关数据。ClickHouse默认的库引擎是原子数据库引擎，删除Atomic数据库中的表后，它不会立即删除，而是会在480秒后删除。在删除表时，加上SYNC字段，即可解决该问题，例如：drop table t1
batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。 SET GLOBAL query_timeout =
内容要求：使用jdbc攒批方式写数据到ClickHouse，对ClickHouse函数（例如：时间函数now()）会解析成String类型，而数据库里是DateTime类型，导致类型不匹配，数据入库异常。 解决：在代码中生成时间，并生成字段传入或者在ClickHouse中修改表结构，给对应字段默认值。 建议
句。 执行SparkSql语句 在“Database”右侧下拉列表选择一个SparkSql中的数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 示例代片段参考如下： private void createDatabase(String databaseName
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
），推荐关联机机用户。 如果关联的是Doris普通用户（即用户绑定的角色不具备“Doris管理员权限”），关联成功后，使用对应的用户在MySQL客户端连接Doris后创建表，并查询表数据会报以下错误： ERROR 1227 (42000): errCode = 2, detailMessage
本章节主要介绍ClickHouse查询表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类的createDatabase方法中。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。
本章节主要介绍ClickHouse查询表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
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