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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
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
选择是否开启“使用外部数据源存储元数据”功能。 开启：使用外置的MySQL数据库存储Ranger组件的User/Group/Policy等数据。 关闭：Ranger组件的User/Group/Policy等数据默认存放在当前集群本地数据库中。 当“使用外部数据源存储元数据”开启时，选择数
当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？ 回答 当用户写入存储策略为LAZY
在python-examples/pyCLI_sec.py中的hosts数组中填写安装HiveServer的节点的业务平面IP。 Hive多实例的python客户端命令行形式：“python-examples/pyCLI_sec.py”不仅要修改hosts数组，还需根据所使用的实例修改port，port为
安装了Hive或Ranger组件的集群支持连接“RDS服务MySQL数据库”，且MySQL数据库版本为MySQL 5.7.x/MySQL 8.0。 仅MRS 3.1.2-LTS.3、MRS 3.1.5和MRS 3.3.0-LTS版本集群支持连接“云数据库GaussDB(for MySQL)”。 集群支持对接Lak
UDF开发规则 UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中，如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用，否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组，否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常，不能将异常
-3.1.0.mysql.sql MySQL导入sql文件的命令： ./bin/mysql -u username -p -D databasename<hive-schema-3.1.0.mysql.sql 其中： ./bin/mysql：在MySQL安装目录下。 username：登录MySQL的用户名。
使用Sqoop Sqoop如何连接MySQL Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 通过sqoop
设置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 在“${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/”下的“Hdfs-site.xml”中设置如下参数。 <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value>
API方式连接Spark SQL查询遇到特殊字符,比如换行时标准的解析会自动换行的问题。 解决Yarn监控图缺失问题。 解决使用Sqoop将MySQL数据导入到Hive中失败的问题。 解决Yarn配置本地化日志级别参数被设置为不支持修改的问题。 Hudi clean与archive逻辑解耦，不执行clean也能执行归档。
用两个字节存储，表示从 1970-01-01（无符号）到当前的日期值。日期中没有存储时区信息。 DateTime 时间戳 用四个字节（无符号的）存储 Unix 时间戳。允许存储与日期类型相同的范围内的值。最小值为 1970-01-01 00:00:00。时间戳类型值精确到秒（没有闰
tar.gz 从MySQL官网下载MySQL jdbc驱动程序“mysql-connector-java-xxx.jar”，具体MySQL jdbc驱动程序选择参见下表。 表1 版本信息 jdbc驱动程序版本 MySQL版本 Connector/J 5.1 MySQL 4.1、MySQL
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。
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
从SFTP服务器导入数据到HBase 从SFTP服务器导入数据到Phoenix表 从SFTP服务器导入数据到Hive表 从FTP服务器导入数据到HDFS/OBS 从FTP服务器导入数据到HBase 从FTP服务器导入数据到Phoenix表 从FTP服务器导入数据到Hive表 从同一集
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
CDL组件基于Kafka Connect框架，抓取的数据都是通过kafka的topic做中转，所以首先依赖Kafka组件，其次CDL本身存储了任务的元数据信息和监控信息，这些数据都存储在数据库，因此也依赖DBService组件。 父主题： 组件介绍
LOG(2, 3) 数组 ARRAY_ELEM 通过下标访问数组。 ARRAY_ELEM(ARRAY[1,2,3], 1) ARRAY_PREPEND 指定位置插入数据到数组。 ARRAY_APPEND(ARRAY[1,2,3], 4) ARRAY_CAT 连接数组。 ARRAY_CAT(ARRAY[1
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