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mysql-connector-java-*.jar 步骤二：在自建数据库中建表及赋权 在自建数据库中创建用户、元数据库，并为用户赋予该库的所有权限。例如： 以数据库管理员用户在Postgres中执行以下命令创建数据库“test”和用户“testuser”，并授予“test”数据库的所有权限给“testuser”用户。
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 如果数据库异常，所有Manager的核心业务和相关业务进程（例如告警和监控入库、查询的功能）都会受影响。 可能原因 数据库异常。 处理步骤 检查主备管理节点的数据库状态。 以root用户分别登录主备管理节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员，执行su
重置DBService数据库omm用户密码 操作场景 MRS集群中DBService数据库omm用户的默认密码为随机密码，建议定期重置DBService数据库omm用户的密码，以提升系统运维安全性。 该章节仅适用于MRS 3.2.0-LTS.1及之后的版本，MRS 3.2.0-LTS
与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针对具体数据库类型进行优化，相对通
为什么drop数据库发生Missing Privileges异常？ 问题 为什么drop数据库发生以下异常？ Error: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Missing Privileges;(State=,code=0) 回答 当数据库的所有者执行drop
Hive使用beeline -e执行多条语句报错如何处理？ MRS 3.x版本Hive使用beeline执行beeline -e "use default;show tables;"命令报错： Error while compiling statement: FAILED: ParseException
快速创建和使用ClickHouse列式数据库集群 操作场景 本入门提供从零开始创建ClickHouse集群并通过集群客户端进行ClickHouse表的创建与查询操作指导。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，独立于Hadoop大数据体系，具有压缩率和极速查询性能。 操作流程
与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针对具体数据库类型进行优化，相对通
上传MySQL数据库连接驱动 操作场景 Loader作为批量数据导出的组件，可以通过关系型数据库导入、导出数据。在连接关系型数据库前，需提前手动上传驱动。 操作步骤 修改关系型数据库对应的驱动jar包文件权限。 登录Loader服务的主备管理节点，获取关系型数据库对应的驱动jar
partition”为Hive表增加分区，可提高查询效率。 单击“Create Table”创建表，等待Hue显示Hive表的信息。 管理Hive表 访问“Metastore Manager”，在“Databases”选择一个数据库，页面显示数据库中所有的表。 默认数据库为“default”。 单击数据库中的表名称，打开表的详细信息。
通过Sqoop迁移数据库数据时报错 用户问题 MRS Sqoop迁移数据库数据报错如下： Communications link failure; The driver has not received any packets from the server； 源端为DWS数据库时报错如下：
架构名称 “表方式”模式下存在，数据库模式名。 dbo 表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的数据。SQL语句需要有查询条件“WHERE ${CONDIT
群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。 前提条件 已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。
群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。 前提条件 已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。
面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有S
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
架构名称 “表方式”模式下存在，数据库模式名。 dbo 表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的数据。SQL语句需要有查询条件“WHERE ${CONDIT
面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有S
自动优化：用户根据自己的业务场景，输入SQL语句查询，程序会自动去判断输入的SQL语句是否符合优化的场景，从而自动选择Join优化算法。 手动优化：用户可以通过DESC FORMATTED src命令查看统计信息，根据统计信息的分布，人工优化SQL语句。 父主题： Spark应用调优
执行和管理SparkSql语句。 在“保存的查询”中查看当前访问用户已保存的SparkSql语句。 在“查询历史记录”中查看当前访问用户执行过的SparkSql语句。 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”。
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