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备份IoTDB元数据 操作场景 为了确保IoTDB元数据安全，防止因IoTDB的元数据文件损坏等导致IoTDB服务不可用时，需要对IoTDB元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String
generic-jdbc-connector 使用JDBC方式从Oracle数据库读取数据，适用于支持JDBC的数据库。 在这种方式下，Loader加载数据的性能受限于分区列的数据分布是否均匀。当分区列的数据偏斜（数据集中在一个或者几个值）时，个别Map需要处理绝大部分数据，进而导致索引失效，造成SQL查询性能急剧下降。
请根据业务需求合理选择需要的组件，部分类型集群创建后不支持添加服务。 - 元数据 是否使用外部数据源存储集群的Hive、Ranger元数据。 本地元数据： 元数据存储在集群本地。 外置数据连接：使用外部数据源元数据，若集群异常或删除时将不影响元数据，适用于存储计算分离的场景。 在创建MRS集群时，支持
在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。
备份DBService元数据 操作场景 为了确保DBService日常数据安全，或者系统管理员需要对DBService进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对DBService数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系
数据连接管理”，进入数据连接管理页面。 单击“创建数据连接”，在弹出的页面中选择数据连接类型，参考表1填写信息，单击“确定”，完成数据连接创建。创建完成后，可在对应数据连接的“操作”列对数据连接进行编辑、测试、删除等操作。 表1 创建数据连接信息 参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选
动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 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IoTDB数据。 对系统的影响 恢复过程中会停止用户认证，用户无法开始新的连接。 数据恢复后
ClickHouse 导入前清理数据 导入前清空原表的数据。“True”为执行清空，“False”为不执行。不配置此参数则默认不执行清空。 说明： 如果导入的表为ClickHouse分布式表，且需要清理数据时，请在导入前手动删除ClickHouse分布式表对应的本地表中的数据。 false Map数
API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数据以Res
0-LTS及之后版本） 配置ClickHouse对接Kafka 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据批量导入 ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
典型场景：从关系型数据库导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark和Hive，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL）
读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi支持多种查询引擎Spark、Hive、HetuEngine，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y
part过多，merge压力变大，甚至出现异常影响数据插入； 数据的一致性问题：数据先在分布式表写入节点的主机落盘，然后数据被异步地发送到本地表所在主机进行存储，中间没有一致性的校验，如果分布式表写入数据的主机出现异常，会存在数据丢失风险； 对于数据写分布式表和数据写本地表相比，分布式表数据写入性能也会变慢，单
在“Topic Rank”栏，可查看当前集群Topic日志条数、数据体积大小、数据流入量、数据流出量前十名的Topic。 单击“TopicName”可进入到该Topic的详情页面中，在该页面的具体操作请参考查看Kafka数据生产消费详情。 父主题： 使用Kafka
添加GBase数据源 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置GBase数据源实现对GBase数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加GBase类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
调整HetuEngine元数据缓存 HetuEngine元数据缓存介绍 当HetuEngine访问Hive数据源时，需要访问Hive metastore获取元数据信息。HetuEngine提供了元数据缓存的功能，当首次访问Hive数据源的库或表时，会将该库或表的元数据信息（数据库名、表名、表
/s。 在选择迁移数据表界面，单击“数据库”后的，选择待迁出节点上存在的数据库，在“数据表”处选择待迁移的数据表，数据表下拉列表中展示的是所选数据库中的MergeTree系列引擎的分区表。“节点信息”中展示的为当前迁入节点、迁出节点上ClickHouse服务数据目录的空间使用情况，单击“下一步”。
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