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使用DBeaver访问Phoenix 应用场景 DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。对于关系数据库，使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库（NoSQL），使用专有数据库驱动程序。 本章节以DBeaver 6.3.5版本为例，讲解如何使用DBeaver访问MRS
使用FineBI访问MRS HetuEngine 应用场景 FineBI是一款商业智能产品，针对企业信息化遇到的困难，为企业提供专业的商业智能解决方案。 本章节以FineBI 5.1.9版本为例，讲解如何使用FineBI访问安全模式MRS集群的HetuEngine。 方案架构 出
JOINS 允许合并多个relation的数据。 HetuEngine支持JOIN类型为：CROSS JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN（LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN）、SEMIN JOIN和ANTI JOIN。 CROSS JOIN
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
此处扩容的节点数必须小于等于497。 Core和Task节点总数最大值为500，如果用户需要的Core/Task节点数大于500，可以联系技术支持人员或者调用后台接口修改数据库。 -缩容时Core节点数大于3或者Task节点数大于0可以进行节点删除。例如，当前集群Core节点和T
MRS 3.2.0-LTS.1补丁说明 MRS 3.2.0-LTS.1.7补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.7 发布时间 2024-02-21 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题
使用Loader导出数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件 创建或
HetuEngine日志介绍 日志描述 日志存储路径： HetuEngine的日志保存路径为“/var/log/Bigdata/hetuengine/”和“/var/log/Bigdata/audit/hetuengine/”。 日志归档规则： 日志归档规则采用FixedWind
HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase
配置HBase主备集群容灾 操作场景 HBase集群容灾作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，为HBase提供了实时的异地数据容灾功能。它对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护，重建，数据校验，数据同步进展查看等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群
使用Loader导出MRS集群内数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件
快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
Flink SQL逻辑开发建议 在aggregate和join等操作前将数据过滤来减少计算的数据量 提前过滤可以减少在shuffle阶段前的数据量，减少网络IO，从而提升查询效率。 比如在表join前先过滤数据比在ON和WHERE时过滤可以有效较少join数据量。因为执行顺序从发
SHOW MATERIALIZED VIEWS 语法 SHOW MATERIALIZED VIEWS [IN/FROM schema_name] [WITH TABLES LIKE pattern] 描述 列出catalogName为mv中的所有物化视图以及对应的数据表。如果希望
配置ClickHouse对接普通模式Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse连接普通模式的Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为普通模式（关闭Kerberos认证）。 已创建Cl
同步Kafka数据至ClickHouse 本章节指导用户通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickHouse集群和K
Hive对接外置自建关系型数据库 应用场景 在已有Hive数据的集群上外置元数据库后，之前的元数据表不会自动同步。因此在安装Hive之初就要确认好元数据是外置数据库还是内置到DBService，如果是外置自建数据库，则需在安装Hive时或者暂无Hive数据时将元数据外置，安装后不允许修改，否则将会造成原有元数据丢失。
导入导出Hive表/分区数据 操作场景 在大数据应用场景中，往往存在将Hive中的数据表迁移到另一个集群上，使用Hive的导入导出命令可以实现表级别数据迁移，即可使用Export命令将源集群的Hive表导出到目标集群的HDFS中，再在目标集群使用Import命令将导出的数据导入到相应的Hive表中。
同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群，具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickH
配置ClickHouse通过用户密码对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse通过用户名和密码的方式连接Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为安全模式（开启Kerberos认证）。
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