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调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > 配置 > 全部配置”，进入HBase服务参数“全部配置”界面，修改相关参数值。 表1 影响实时写数据配置项 配置参数
实例存储目录不变。 对系统的影响 更改Broker角色的存储目录需要重新启动服务，服务重启时无法访问。 更改Broker单个实例的存储目录需要重新启动实例，该节点Broker实例重启时无法提供服务。 服务参数配置如果使用旧的存储目录，需要更新为新目录。 前提条件 在各个数据节点准备并安装好新磁盘，并格式化磁盘。
如何查看Flume日志 Flume日志保存在/var/log/Bigdata/flume/flume/flumeServer.log 里。绝大多数数据传输异常、数据传输不成功，在日志里都可以看到提示。可以直接输入以下命令查看： tailf /var/log/Bigdata/flu
ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询
ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。
建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即返回执行成功还是失败结果，但是实际上此时数据还没有修改完成，而是
FlinkSQL Kafka表开发建议 Kafka作为source表时应设置限流 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 防止上限超过流量峰值，导致作业异常带来不稳定因素。因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。 【示例】 #如下参数作用在每个并行度 'scan.records-per-second
USE 语法 USE catalog.schema USE schema 描述 指定当前会话所使用的catalog和schema。如果cataglog未指定，则默认使用当前的catalog。 示例 指定当前的会话到hive catalog下名为test的schema： USER hive
EXECUTE 语法 EXECUTE statement_name [ USING parameter1 [ , parameter2, ... ] ] 描述 执行预编译的SQL语句（prepared statement），并可以使用USING来指定输入参数。 示例 执行一个不带输入参数的预编译语句
HetuEngine样例表数据准备 创建具有TINYINT类型数据的表： --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into
已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 开启Doris慢查询功能 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris
“max_batch_size”进行调整。 开启Doris审计日志表功能 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置 > 全部配置 > FE（角色） > 日志”，修改“enable_audit_log_table”参数的值为“true”。
Hudi TTL简介 TTL能力适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 TTL能力目前只支持分区级别的TTL。 TTL（Time To Live）能力可以控制Hudi表中数据的生存周期，也称为数据老化。 考虑到如下两个场景： 场景1：如果需要在流场景中去删除老化的分区，只能停止流任务执行DDL命令去删除分区。
管理TTL策略 命令功能 开启TTL后，使用此命令添加/更新/删除/清空TTL策略。 命令格式 添加TTL策略： call ttl_policy_save(table => "[table]", path => "[path]", spec => "[spec]", level =>
导入到Hive表时报错 问题 Sqoop导入数据到Hive表时打印如下报错日志： 查看Yarn上该Application对应的appattempt的Logs，在syslog中有如下任务日志： 回答 Hive中日志框架和Hadoop中的日志框架存在依赖冲突导致。需删除当前使用的Sq
1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManager.html#NodeManager_Restart 可以参考修改集群服务配置参数，进入Yarn“全部配置”页面。需将NodeManager的“yarn.nodemanager.recovery.enabled”
lustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务可以异步或同步运行，Clustering会添加了一种新的REPLACE操作类型，该操作类型将在Hudi元数据时间轴中标记Clustering操作。 Clustering服务基于Hudi的MV
IoTDB用户权限说明 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组，才能获得权限。 IoTDB在安全模式下需要进行权限管理，将创建的用户加入iotdbgroup用户组。在普通模式下无需进行权限管理。
节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。 本章节主要介绍IoTDB数据操作时常用的配置参数。 操作步骤 登录集群Manager页面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，进入IoTDB配置界面修改参数。
上传数据库驱动文件 操作场景 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取事件推送至Kafka。通过CDLService WebUI创建数据库连接时，可将数据库对应的驱动文件通过界面上传，方便统一管理。 前提条件 已获取待连接数据库对应的驱动Jar包。
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