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获取SFTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备SFTP服务器上源文件的读取权限。若源文件在导入后文件名要增加后缀，则该用户还需具备源文件的写入权限。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用Loader从SFTP服务器导入数据时，确保SFTP服务器输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;
获取SFTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备SFTP服务器上源文件的读取权限。若源文件在导入后文件名要增加后缀，则该用户还需具备源文件的写入权限。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用Loader从SFTP服务器导入数据时，确保SFTP服务器输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;
loader-tool工具使用示例 操作场景 loader-tool工具支持通过作业模板或参数选项的方式，对连接器或者作业进行创建、更新、查询、删除等操作。 本文将以“从SFTP服务器导入数据到HDFS”的作业为例，通过引用作业模板的方式，介绍loader-tool工具的使用方法。 本章节适用于MRS
${CONDITIONS} 表列名 配置要导入的列，使Loader将列的内容全部导入。配置多个字段时使用“,”分隔。 如果不配置，则导入所有列，同时“Select *”的顺序作为列的位置。 - 分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在Map任务中用于分区。建议配置主键字段。
导入并配置Hive JDBC样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的JDBC接口样例代码，需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发JDBC方式连接Hive服务的应用程序为例。 导入jdbc-example样例工程之后，需要将代码中USER_NAME = "x
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据，报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户，并使用集群内DataNode节点执行批量导入时，为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常？ 2020-09-20
从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。 从关系型数据库导入数据到HBase。 从关系型数据库导入数据到Phoenix表。 从关系型数据库导入数据到Hive表。 从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS。 从SFTP服务器导入数据到HBase。 从SFTP服务器导入数据到Phoenix表。
说明 示例 文件类型 文件导入后保存的类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存在“sequence file”文件格式 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件 TEXT_FILE
s，更容易控制导入数据单批次数据量，避免大量小文件产生。如果确实已经使用了Routine Load进行导数，在没整改前请配置FE“max_tolerable_backend_down_num”参数值为“1”，以提升导入数据可靠性。 建议低频攒批导入数据，平均单表导入批次间隔需大于
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要）。
从关系型数据库导入数据到HBase 从关系型数据库导入数据到Phoenix表 从关系型数据库导入数据到Hive表 从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 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
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据，报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户，并使用集群内DataNode节点执行批量导入时，为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常？ 2020-09-20
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。3.x之前版本请参考均衡Kafka扩容节点后数据 前提条件 MR
选择CLICKHOUSE。 - ClickHouse实例 选择ClickHouse。 - 导入前清理数据 选择“true”或“false”。 说明： 如果导入的表为ClickHouse分布式表，且需要清理数据时，请在导入前手动删除ClickHouse分布式表对应的本地表中的数据。 true 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。
${CONDITIONS} 表列名 配置要导入的列，使Loader将列的内容全部导入。配置多个字段时使用“,”分隔。 如果不配置，则导入所有列，同时“Select *”的顺序作为列的位置。 - 分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在Map任务中用于分区。建议配置主键字段。
说明 示例 文件类型 文件导入后保存的类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件 “SEQUENCE_FILE”： 导入文本文件并保存在“sequence file”文件格式 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件 TEXT_FILE
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
shell工具导入数据到HDFS、使用sqoop-shell工具导入数据到HBase；第二种方式则使用参数直接提供认证信息，这个方式有两种模式：密码模式和Kerberos认证模式。 进入交互模式命令 通过执行不带参数的“sqoop2-shell”脚本，进入sqoop工具窗口，逐条执行命令。
作业无法正常运行。 ClickHouse 导入前清理数据 导入前清空原表的数据。“True”为执行清空，“False”为不执行。不配置此参数则默认不执行清空。 说明： 如果导入的表为ClickHouse分布式表，且需要清理数据时，请在导入前手动删除ClickHouse分布式表对应的本地表中的数据。
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 配置ClickHouse对接HDFS源文件 配置ClickHouse对接Kafka 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse
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