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is数据库。 export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 （若集群已启用Kerberos认证（安全模式）需执行该命令） mysql -u数据库登录用户 -p数据库登录用户密码 -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 数据库连接端口为Doris
/JavaAPI等接口上不会根据用户角色进行权限控制，任何用户都有权限访问应用和集群的信息，无法满足多租户场景下的隔离要求。 增强： 安全模式下，对开源YARN提供的WebUI/RestAPI/JavaAPI等接口上进行了权限管理上的增强，支持根据不同的用户角色，进行相应的权限控制。
e函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通
可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance，简称ELB）访问ClickHouse，来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副本后，ClickHouse会自动异步将数据同步到其他副本，如图1中的shard-3。 如果将10GB数据导入ClickHouse
参数解释： 开始计费时间。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 billingType String 参数解释： 集群计费模式。 约束限制： 不涉及 取值范围： 包周期计费 按需计费 默认取值： 不涉及 dataCenter String 参数解释： 集群工作区域。
禁止使用Doris的Routine Load进行导入数据操作，推荐使用Flink查询Kafka数据再写入Doris，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_bac
如果数据属于不同的分区，则每次插入，不同分区的数据会独立生成part文件，导致part总数量膨胀，建议一批插入的数据属于同一个分区。 写入速率 单节点写入速度为50~200MB/S，如果写入的数据每行为1Kb，那么写入的速度为50，000到200，000行每秒，如果行数据容量更小，那么
内存不足导致HDFS NameNode启动失败 ntpdate修改时间导致HDFS出现大量丢块 DataNode概率性出现CPU占用接近100%导致节点丢失 单NameNode长期故障时如何使用客户端手动checkpoint HDFS文件读写时报错“Failed to place enough replicas”
MemArtsCC主要特点 去中心化架构，所有实例提供对等服务能力。 轻量化设计，极低的资源占用率。 应用解耦，业务无需感知无需适配即可使用。 高可用，单实例级别异常不影响集群可用性。 MemArtsCC结构 MemArtsCC由CCSideCar和CCWorker两个角色组成。 在存算架构下
服务 > Kafka > 实例”，进入Kafka实例页面，重启2中主机名上的Broker实例。 重启Broker实例期间，若当前Topic为单副本且在当前Broker节点上，则会导致Kafka业务中断，否则无影响。 等待Broker启动完成之后，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。
参数解释： 开始计费时间。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 billingType String 参数解释： 集群计费模式。 约束限制： 不涉及 取值范围： 包周期计费 按需计费 默认取值： 不涉及 dataCenter String 参数解释： 集群工作区域。
在HetuEngine语句编辑区输入SQL语句。 单击 开始执行HetuEngine SQL语句。 图1 执行语句 Hue上执行HetuEngine语句一次只支持单条语句执行。 Hue上执行HetuEngine默认使用catalog=hive，schema=default。如果需要切换可使用SQL语法use
true：创建MRS集群默认安全组。 false：不创建MRS集群默认安全组。 默认取值： false safe_mode 是 String 参数解释： MRS集群运行模式。 约束限制： 不涉及 取值范围： SIMPLE：普通集群，表示Kerberos认证关闭，用户可使用集群提供的所有功能。 KERBEROS
响，具体请参考Impala启用并配置动态资源池。 OBS存储开启本地缓存 OBS数据存储场景可根据业务需求配置本地缓存，提升读取速率，配置单盘100GB本地缓存示例：—data_cache=/srv/BigData/data1/impala:100GB HDFS存储开启短路读 H
generation=ALWAYS）。 Flink用hms方式同步Hive，支持参数配置化。 解决ResourceManager内存泄漏，开源单YARN-11489。 解决Yarn精细化监控部分指标没有数据的问题。 解决3AZ环境DataNode 5个节点，健康度阈值是80%，构造每
enabled=true”。 以root用户登录集群任一Master节点。 执行如下命令编辑HDFS用到的“hdfs-site.xml”文件。 vim 客户单安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 在hdfs-site.xml文件中增加如下内容。 <property>
性能，必须遵循以下规则： 切勿设置该参数为全局生效，禁止使用set global方式进行设置。 设置参数值建议为偶数2或4（最大值不要超过单节点CPU核数的一半）。 设置此参数值时需要观察CPU使用率，CPU使用率小于50%时方可考虑设置。 如果查询SQL是insert into
类数据量比较庞大，用户可能保存1至3年的数据。 例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中，以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利
据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项：
据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项：
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