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Doirs故障排除 多副本场景下,运行在副本丢失损坏的BE节点的查询任务报错 FE服务故障如何恢复 Broker Load导入任务的数据量超过阈值 父主题: 使用Doris
CarbonData故障处理 当在Filter中使用Big Double类型数值时,过滤结果与Hive不一致 executor内存不足导致查询性能下降 父主题: 使用CarbonData(MRS 3.x及之后版本)
配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题: ClickHouse开发指南(普通模式)
address STRING) -- 一个表可以拥有一个或多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询,可缩小查询范围,加快数据的检索速度,还可对数据按照一定的条件进行管理。 -- 使用关键字PARTITIONED BY指定分区列名及数据类型 PARTITIONED
调整HetuEngine INSERT写入优化 调整HetuEngine元数据缓存 调整HetuEngine动态过滤 开启HetuEngine自适应查询执行 调整Hive元数据超时 调整Hudi数据源性能 父主题: 使用HetuEngine
配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题: ClickHouse开发指南(安全模式)
配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题: ClickHouse开发指南(安全模式)
afkaamdin组用户才可以进行设置操作。 原因分析 使用客户端命令,打印NoAuthException异常。 通过客户端命令klist查询当前认证用户: [root@10-10-144-2 client]# klist Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive,在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能,还可实现在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper,相关样例介绍请参见Hive
JDBC接口调用样例程序 Doris JDBC接口样例程序开发思路 创建Doris连接 创建Doris数据库 创建Doris表 向Doris表中插入数据 查询Doris表数据 删除Doris表 父主题: Doris开发指南(普通模式)
Base数据迁移。 迁移完成后,可以在目的端集群和源端集群的HBase Shell命令行中,通过同样的查询语句,对比查询结果进行验证。 例如: 在目的端集群和源端集群上通过查询BTable表的记录数来确认数据条数是否一致,可添加“--endtime”参数排除迁移期间源端集群上有数据更新的影响。
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 配置BulkloadTool工具支持解析自定义分隔符 父主题: HBase企业级能力增强
创建FlinkServer数据连接 通过数据连接,访问不同的数据服务,当前FlinkServer支持HDFS、Kafka、Redis类型的数据连接。 创建FlinkServer数据连接步骤 访问Flink WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 父主题: HBase企业级能力增强
ClickHouse常见问题 在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal 如何迁移Hive/HDFS的数据到ClickHouse 使用辅助Zookeeper或者副本数据同步表数据时,日志报错 如何为ClickHouse用户赋予数据库级别的Select权限
"snapshot") .load("tablePath") 默认选择 每次读的数据都是最新的,数据写入即可见。 incremental 增量查询,只查询两次commit之间的数据 SparkSQL: set hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL;//
user_info add columns(education string,technical string); 根据用户编号查询用户姓名和地址。 以查询编号为12005000201的用户姓名和地址为例,其他用户类似。 select name,addr from user_info
yarn.security.credentials.hbase.enabled置为true。 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做连接操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 父主题: 从HBase读取数据再写入HBase
JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive,在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能,还可实现在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper,相关样例介绍请参见Hive
property_value, ...)。 视图可以包含Limit和ORDER BY子句,如果关联视图的查询语句也包含了这类子句,则最后执行结果将根据视图的子句运算后得到。例如视图V指定了返回5条数据,而关联查询为select * from V limit 10,则最终只有5条数据返回。 限制 以上两种语法不可混用。