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配置ClickHouse冷热分离 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 ClickHouse基于开源ClickHouse的multi-volume storage特性，允许将ClickHouse表存储在包含多个设备的卷当中。通过在volume中定义不同类型的磁盘
在Linux环境中调测Doris应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在
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导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集
LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'
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准备连接HBase集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下HBase权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
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ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distr
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添加MySQL数据源 本章节适用于MRS 3.3.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置MySQL数据源实现对MySQL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MySQL类型的JDBC数据源。 添加MySQL数据源前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
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