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涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。 本代码样例操作流程如下： 使用JDBC连接到Doris。 创建数据库。 在数据库中创建表。 向表中插入数据。 查询表数据。 删除表。 开发思路 Doris兼容MySQL协议，使用SQL语言就可以进行常见的操作。
数据连接类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 source_info 是
插入HBase数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
Guardian的基本架构如图 Guardian架构所示。 图1 Guardian架构 Guardian与其他组件的关系 HDFS、Hive、Spark、Flink、HBase、Loader、HetuEngine在访问OBS之前，会先通过访问Guardian获取到访问OBS的临时凭据。Guardia
</composite> 指定字段数据类型 HBase BulkLoad支持读取原生态数据文件，把数据文件的每个字段映射为HBase定义的字段，并对该字段的数据类型做定义。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。
</composite> 指定字段数据类型 HBase BulkLoad支持读取原生态数据文件，把数据文件的每个字段映射为HBase定义的字段，并对该字段的数据类型做定义。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。
提升HBase连续Put数据场景性能 操作场景 对大批量、连续Put的场景，配置下面的两个参数为“false”时能大量提升性能。 “hbase.regionserver.wal.durable.sync” “hbase.regionserver.hfile.durable.sync”
如果超过半数以上的Leader、Follower节点返回写入成功，那么Leader提交该请求并返回成功，否则返回失败。 Follower或Observer返回写请求处理结果。 只读请求 客户端直接向Leader、Follower或Observer读取数据。 ZooKeeper常见规格 ZooK
告警解释 系统每30秒周期性检查FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数，当检查到该值超出阈值（默认值为10）时产生该告警。该线程池为NIO MySQL Server用于处理任务的线程池。 当FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数低于阈值时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎） 支持数据抽样 在写入数据时，该系列引擎表会按照分区键将数据分成不同的文件夹，文件夹内每列数据为不同的独立文件，以及创建数据的序列化索引排序记录文件。该结构使得数据读取时能够减少数据检索时的数据量，极大的提高查询效率。 MergeTree
DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 表4 Streaming增强特性接口 方法 说明 DStreamKafkaWriter
DFS在高延迟网络环境中的可靠性，主要体现在以下方面： 降低读取延迟：通过同时从多个数据节点读取相同的数据块来降低总体读取时间。 适应网络变化：在网络条件不稳定或部分节点出现性能问题时，提高客户端的读取效率。 对系统的影响 多路读会增加网络流量和CPU使用率，由于需要处理更多的连
小文件自动合并特性开启后，Spark将数据先写入临时目录，再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB（默认值）。如果发现平均文件大小小于16MB，则认为分区下有小文件，Spark会启动一个Job合并这些小文件，并将合并后的大文件写入到最终的表目录下。 使用约束 写入表的类型为：Hive、Datasource
用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /spark2xJobHistory2x 固定目录 Spark2x
提升HBase连续Put数据场景性能 操作场景 对大批量、连续put的场景，配置下面的两个参数为“false”时能大量提升性能。 “hbase.regionserver.wal.durable.sync” “hbase.regionserver.hfile.durable.sync”
息泄露。 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
安装补丁过程包括组件重启，支持滚动重启和离线重启，请选择合适的方法。重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略，若没有执行此操作，会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效，会导致Spark client模式的作业运行失败。 安装补丁流程 补丁安装流程如图1所示。 图1 安装补丁流程 父主题：
安装补丁过程包括组件重启，支持滚动重启和离线重启，请选择合适的方法。重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略，若没有执行此操作，会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效，会导致Spark client模式的作业运行失败。 安装补丁流程 补丁安装流程如图1所示。 图1 安装补丁流程 父主题：
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