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false truststore-type JKS Java信任库类型。填写JKS或其他java支持的truststore类型。 truststore - Java信任库文件。 truststore-password - Java信任库密码。 keystore-type JKS 密钥存储类
false truststore-type JKS Java信任库类型。填写JKS或其他java支持的truststore类型。 truststore - Java信任库文件。 truststore-password - Java信任库密码。 keystore-type JKS 密钥存储类
当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包(结构流使用),因此提交结构流任务时,需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下,确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作: 将Spark客户端目录下spark-default
登录客户端安装节点,通过Hive客户端查看数据库,确认对接成功。 source 客户端安装路径/bigdata_env kinit 组件业务用户 beeline show databases;desc database default; !q 通过Spark客户端,查看数据库,确认对接成功。如果集群不存在Spark组件请跳过该步骤。
当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包(结构流使用),因此提交结构流任务时,需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下,确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作: 将Spark客户端目录下spark-default
balancer_tcp_port ClickHouse服务Balancer实例TCP端口。 21428 local_table_name 待导入的本地库名.本地表名。 testdb1.testtb1 thread_num 并发导入线程数。 10 data_format 待导入数据的格式。 CSV
参数解释: 数据连接类型。 取值范围: RDS_POSTGRES:RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL:RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql:云数据库GaussDB(for MySQL) source_info 是 String 参数解释: 数据源信息,为json格式。
参数解释: 数据连接类型。 取值范围: RDS_POSTGRES:RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL:RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql:云数据库GaussDB(for MySQL) source_info 是 String 参数解释: 数据源信息,为json格式。
扫描功能 命令形式: sh mergetool.sh scan <db.table> <filesize> db.table的形式是“数据库名.表名”,filesize为用户自定义的小文件阈值(单位MB),返回结果为小于该阈值的文件个数,及整个表目录数据文件的平均大小。 例如:sh
er上的历史操作记录,用于安全事件中定位问题原因及划分责任。审计管理页面介绍请参见审计管理页面概述。Manager的审计日志默认保存在数据库中,如果长期保留可能引起数据目录的磁盘空间不足问题,管理员如果需要将审计日志保存到其他归档服务器,可以在FusionInsight Mana
hetu-cli --catalog 数据源名称 --schema 数据库名 例如执行以下命令: hetu-cli --catalog clickhouse_1 --schema default 执行以下命令,可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; ClickHouse数据类型映射
登录客户端安装节点,通过Hive客户端查看数据库,确认对接成功。 source 客户端安装路径/bigdata_env kinit 组件业务用户 beeline show databases;desc database default; !q 通过Spark客户端,查看数据库,确认对接成功。如果集群不存在Spark组件请跳过该步骤。
di数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。 HetuEn
jdbc链接。 根据实际填写 hive_sync.table 选填 Hive的表名。 根据实际填写 hive_sync.db 选填 Hive的数据库名,默认为default。 根据实际填写 hive_sync.support_timestamp 选填 是否支持时间戳。 True changelog
HetuEngine支持查询下推(pushdown),它能把查询,或者部分查询,下推到连接的数据源。这意味着特殊的谓词,聚合函数或者其他一些操作,可以被传递到底层数据库或者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处: 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。
0.1/install/FusionInsight-Flume-1.9.0/flume/bin 执行以下命令,生成并得到Flume服务端密钥库密码、信任列表密码和keystore-password加密的私钥信息。连续输入两次密码并确认,该密码是flume_sChat.jks证书库的密码。
r的10倍以上,而对于一些Int之类的基本类型数据,性能的提升就几乎可以忽略。 KryoSerializer依赖Twitter的Chill库来实现,相对于JavaSerializer,主要的问题在于不是所有的Java Serializable对象都能支持,兼容性不好,所以需要手动注册类。
r的10倍以上,而对于一些Int之类的基本类型数据,性能的提升就几乎可以忽略。 KryoSerializer依赖Twitter的Chill库来实现,相对于JavaSerializer,主要的问题在于不是所有的Java Serializable对象都能支持,兼容性不好,所以需要手动注册类。
DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合,等同于关系数据库中的一张表,或者是R/Python中的Data Frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者RDD。 Spark SQL的程序入口是SQL
根据每次加载数据的大小,来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中,查看Hive的数据库路径的配置,默认为“/user/hive/warehouse”。 <property> <name>hive.metastore.warehouse