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onnector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖区分列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MySQL数据库专用连接器，使用MySQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-connector来说，导入导出速度更快。
me_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名，为列添加注释（可选项）和属性（可选项），可参考描述查看支持的列属性。 ALTER TABLE name ADD COLUMN column_name data_type
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 离线数据加载：通过Broker
时，即可实现将对应列的数据加密。只支持对存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的Hive表进行列加密，不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种，在建表时指定： AES：对应加密类名称为“org.apache
点IP的规则。 Ranger仅支持对接RDS服务MySQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0。 Hive支持对接RDS服务MySQL和PostgreSQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0和PostgreSQL14。 在RDS管
onnector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MYSQL数据库专用连接器，使用MYSQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-connector来说，导入导出速度更快。
迁移。 本章节内容适用于MRS 3.2.0及之后版本。 Hive数据库导入导出功能目前不支持对加密表、HBase外部表、Hudi表、视图表及物化视图表进行导入导出操作。 前提条件 如果是跨集群对Hive数据库进行导入导出，且目标集群和源集群都开启了Kerberos认证，需配置跨集群互信。
onnector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MYSQL数据库专用连接器，使用MYSQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-connector来说，导入导出速度更快。
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或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
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或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
property_name = property_value, ...)。 视图可以包含Limit和ORDER BY子句，如果关联视图的查询语句也包含了这类子句，则最后执行结果将根据视图的子句运算后得到。例如视图V指定了返回5条数据，而关联查询为select * from V limit
2023/08/16 11:40:52 Max Commit Number 单次增量视图拉取Commit的最大数量。 10 Hudi表属性配置方式 Hudi表属性配置方式，包括： 可视化视图。 JSON视图。 可视化视图 Hudi Custom Config Hudi相关的自定义配置。 - Table
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或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
使用Hive分析HDFS数据 通过Flume采集日志至HDFS 数据迁移 Hadoop数据迁移到MRS HBase数据迁移到MRS Hive数据迁移到MRS MySQL数据迁移到MRS Hive 06 API 通过MRS开放的丰富API和调用示例，您可以使用并管理集群、作业等。 API文档 API概览 如何调用API
响元数据刷新。 列名、别名无特殊情况使用英文，不使用中文 除注释外，由于中文编码存在特殊字符，使用中文会导致impala解析时遇到不能识别的符号，从而出现解析失败或进入死循环。 包含case when子句的view视图或子查询，不应嵌套超过3层，避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出
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。
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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在join操作时，把当前所有的join表都加载到内存中来实现。
使用admin用户连接Doris后，创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 已安装Spark客户端。 操作步骤 在Doris中创建表并插入数据。 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
库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。 CDL目前支持的数据源有MySQL、PostgreSQL、Hudi、Kafka、ThirdParty-Kafka，目标端支持写入Kafka、Hudi、DWS以及ClickHouse。
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