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数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，可通过登录MRS Doris集群的Manager界面，选择“集群 > 服务 > Doris > 实例”，查看任一FE实例的业务IP地址获取。 Doris FE实例IP地址可通过登录MRS Doris集群的Manager界面，选择“集群
配置组件数据回收站目录的清理策略。 在存算分离场景下，对接OBS的组件默认开启了数据防误删功能，用户删除数据时，被删除对象会移动至用户对应的回收站目录内，用户需要在OBS文件系统中为对应的目录配置生命周期策略，以避免存储空间被占满的风险。 组件对接OBS。 在具备OBS资源的访问权限后，M
'user'：为在两集群上分别创建的具有FlinkServer、Doris管理员权限的同名用户。 'password' = 'password'：创建的具有FlinkServer、Doris管理员权限的用户密码。 doris_label_xxx：sink.label-prefix的值，必须是唯一的，每次启任务必须保持其值的唯一性。
自定义集群。 本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，集群未开启Kerberos认证。 在本示例中，由于要分析处理OBS文件系统中的数据，因此在集群的高级配置参数中要为MRS集群绑定IAM权限委托，使得集群内组件能够对接OBS并具有对应文件系统目录的操作权限。 您可以直接选
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假
RS集群所支持的所有组件。 版本类型 普通版 待创建的MRS集群版本类型。 集群版本 MRS 3.1.5 待创建的MRS集群版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 组件选择 Hadoop分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 可用区
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的
录。基于业务需要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中，向Kafka组件发送数据。 MRS服务提供了Spark服务多种场景下的样例开发工程，本章节对应示例场景的开发思路： 接收Kafka中数据，生成相应DStream。
义。 图1 下载客户端的配置文件 登录MRS Manager的主管理节点。 在集群详情的“节点信息”页签中查看节点名称，名称中包含“master1”的节点为Master1节点，名称中包含“master2”的节点为Master2节点。 MRS Manager的主备管理节点默认安装在
式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。 HDFS路径可以配置在carbon.properties文件中。 具体请参考CarbonData常见配置参数。 父主题： CarbonData数据分析
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse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核心的功能特性介绍如下：
'table_blocksize'='128'); 上述命令所创建的表的详细信息如下： 表1 表信息定义 参数 描述 productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。
名为“table_name”的表。 示例： DROP TABLE productdb.productSalesTable; 通过上述命令，删除数据库“productdb”下的表“productSalesTable”。 操作结果 从系统中删除命令中指定的表。删除完成后，可通过SHOW
mn1') 在执行该命令后，新的导入会使用新的SORT_COLUMNS配置值。 用户可以根据查询的情况来调整SORT_COLUMNS，但是不会直接影响旧的数据。所以对历史的segments的查询性能不会受到影响，因为历史的segments不是按照新的SORT_COLUMNS。 不支持UNSET命令，但是可以使用set
们之间没有必然联系，都可以独立工作，并且提供的功能是一样的。 Flume客户端需要单独安装，支持将数据直接导到集群中的HDFS和Kafka等组件上。 本案例中，通过MRS自定义集群中的Flume组件，自动采集指定节点日志目录下新产生的文件并存储到HDFS文件系统中。 方案架构 F
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