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重启期间集群将无法提供服务。因此，在重启前，请确定集群中没有正在运行的任务，并且所有数据都已经保存。 如果集群正在处理业务数据，如导入数据、查询数据，一旦重启集群，有可能会导致文件损坏或重启失败。因此，建议停止所有集群任务后，再重启集群。 如果重启失败，将有可能会导致集群不可用，建议联系技术支持人员进行处理或稍后重试。
principal 可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore.kerberos.principal 可在hive-site.xml配置文件查看。 dfs.nameservices 可在hdfs-site.xml配置文件查看。 dfs.ha.namenodes.hacluster
hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore.sasl.enabled 可在hive-site.xml配置文件查看。 dfs.nameservices 可在hdfs-site.xml配置文件查看。 dfs.ha.namenodes.hacluster
创建表：CloudTable Doris通过文件系统在本地数据目录创建目录。 写数据：调用文件系统相关功能，生成文件到本地数据目录下。 合并数据：定期读取数据文件rowset，判断数据时间戳和时间线。如果当前时间减去写入时间小于TTL设置的值，则文件不移动。如果当前时间减去写入时间大于T
────────────┴──────────────────┘ ┌─host─────────┬─port─┬─status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐ │ 192.168.2.16 │ 9000 │
per_broker_scanner, 或者调整导入并发数。具体计算逻辑如下: 本次导入并发数=Math.min(源文件大小/最小处理量,最大并发数,当前BE节点个数) 本次导入单个BE的处理量=源文件大小/本次导入的并发数 其中:最小处理量 min_bytes_per_broker scanner默认为64M
查看并获取当前目录的所有jar文件。 将“clickhouse-examples\out\artifacts\clickhouse_examples.jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹拷贝到ECS的同一目录下。 登
failed coz rpc error. [INTERNAL_ERROR]tablet error: [E-235], host: 10.x.x.x, host: 10.x.x.x; nested exception is java.sql.SQLException: errCode
number_of_open_read_files 读文件打开数 clickhouse实例上的读文件打开数。 Count 60 number_of_open_write_files 写文件打开数 clickhouse实例上的写文件打开数。 Count 60 total_file_opens 文件打开总数 clickhouse实例上的文件打开数。
</dependencies> 使用如下任意一种配置方法配置镜像仓地址（本文提供了如下两种配置方法）。 配置方法一： 在setting.xml配置文件的mirrors节点中添加开源镜像仓地址： <mirror> <id>repo2</id> <mirrorOf>central</mirrorOf>
步骤二：下载HBase客户端和客户端校验文件 登录表格存储服务控制台。 在控制台左上角选择区域。 单击“帮助”，进入帮助页面。 单击帮助页面右侧“常用链接 > hbase客户端下载”（根据版本下载客户端），下载客户端安装包。 单击“客户端校验文件下载”，下载校验文件。 步骤三：准备弹性云服务 购买弹性云服务器。
连接参数配置 单击“保存”。 在CDM集群中，在“表/文件迁移”页面，新建一个作业。 有关新建“表/文件迁移”作业的详细操作，请参见《云数据迁移用户指南》的新建表/文件迁移作业章节。 在新建“表/文件迁移”类型的作业时，如果待迁移的源端的表/文件在目的端CloudTable集群中不存在相应
元数据缓存设置 创建Catalog时可以采用参数file.meta.cache.ttl-second来设置Hive分区文件缓存自动失效时间，也可以将该值设置为0来禁用分区文件缓存，时间单位为：秒。示例如下： CREATE CATALOG hive_catalog PROPERTIES (
CLUSTER cluster] ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password') 表1 MySQL数据库引擎参数说明 参数 描述 hostport RDS服务MySQL数据库实例IP地址和端口。
在Linux客户端下执行Jar包的时候，先将应用开发环境中生成的Jar包拷贝上传至客户端安装目录的“lib”目录中，并确保Jar包的文件权限与其它文件相同。 用安装用户切换到客户端目录的“bin”目录下，然后运行如下命令使Jar包执行： [Ruby@cloudtable-08261700-hmaster-1-1
在显示的“Select File or Directory to Import”对话框中，选择“clickhouse-examples”文件夹中的“pom.xml”文件，单击“OK”。 确认后续配置，单击“Next”，如无特殊需求，使用默认值即可。 选择推荐的JDK版本，单击“Finish”完成导入。
数据导入 【建议】在Flink实时写入数据到Doris的场景下，CheckPoint设置的时间需要考虑每批次数据量，如果每批次数据太小会造成大量小文件，推荐值为60s。 【建议】建议低频攒批导入数据，平均单表导入批次间隔需大于30s，推荐间隔60s，一次导入10000~100000行数据。
掉导入的数据后，重新导入该分区或批次数据。 【规则】大批量少频次的写入数据。 ClickHouse每次插入数据时，都会生成一到多个part文件，如果data part过多，merge压力会变大，甚至出现各种异常情况影响数据插入。建议每个批次5k到100k行，根据写入字段数量调整写
单击“Finish”，完成导出Jar包。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录，例如“/opt/test”，并创建子目录“lib”和“conf”。将样例工程中“lib”的Jar包，以及1导出的Jar包，上传到Linux的“lib”目录。将样例工程中“conf”的配置文件上传到Linux中“conf”目录。
配置参数 执行样例代码前，必须在hbase-site.xml配置文件中，配置正确的ZooKeeper集群的地址。配置项如下： <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>xxx-zk1.cloudtable.com,xxx-zk2
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