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离线数据加载：通过Broker Load将ORC格式的Hive数据导入Doris 应用场景 通过Broker Load将ORC格式的Hive表数据导入到Doris。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工具时，可
象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。
SET_NODE_LABEL：设置文件节点标签（NodeLabel）的操作。 使用HDFS冷热数据迁移功能，只需要定义age，基于access time的规则。由HDFS冷热数据迁移工具来匹配基于age的规则的数据，设置存储策略和迁移数据。以这种方式，提高了数据管理效率和集群资源效率。 父主题： HDFS
小时”或按“天”。 备份策略 每次都全量备份 首次全量备份，后续增量备份 每次都全量备份 每n次进行一次全量备份 说明： 备份Manager数据和组件元数据时不支持增量备份，仅支持“每次都全量备份”。 如果“路径类型”要使用NFS或CIFS，不能使用增量备份功能。因为在NFS或C
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/neig
修改OMS数据库管理员密码 建议管理员定期修改OMS数据库管理员的密码，以提升系统运维安全性。 使用root用户登录主管理节点。 ommdba用户密码不支持在备管理节点修改，否则集群无法正常工作。只需在主管理节点执行修改操作，无需在备管理节点操作。 执行以下命令，切换用户。 sudo
准备MySQL数据库连接的驱动 操作场景 Loader作为批量数据导出的组件，可以通过关系型数据库导入、导出数据。 前提条件 已准备业务数据。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 从MySQL官网下载MySQL jdbc驱动程序“mysql-connector-java-5.1.21
配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse
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。
NameNode Connectors.. Exiting... 可通过以下方法避免上述问题： 方案1：等待硬租期超过1小时后，原有客户端释放租约，再执行第二次Balance操作。 方案2：执行第二次Balance操作之前删除“/system/balancer.id”文件。 父主题：
KrbServer及LdapServer开源增强特性 集群内服务认证 在使用安全模式的MRS集群中，任意服务间的相互访问基于Kerberos安全架构方案。集群内某个服务（例如HDFS）在启动准备阶段的时候，会首先在Kerberos中获取该服务对应的服务名称sessionkey（即keyta
配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse
典型场景：从关系型数据库导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
天”。 备份策略 首次全量备份，后续增量备份 可以选择下策略： 首次全量备份，后续增量备份。 每次都全量备份。 每n次进行一次全量备份。 手动备份 无 - 需要手动运行任务才能进行备份。 在“备份配置”指定需要备份的数据。 支持备份元数据和业务数据。 各组件不同数据的备份任务操作请参考备份恢复MRS集群数据。
典型场景：从关系型数据库导入数据到Hive 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到Hive。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁
在新页面中修改任务参数。 手动备份支持修改的参数项如下： 目的端路径：修改备份文件在HDFS中保存的目录。 最大备份数：修改备份目录中可保留的备份文件集数量。 周期备份支持修改的参数项如下： 开始时间：修改备份任务第一次启动的时间。 周期：修改备份任务下次启动，与上一次运行的时间间隔，支持“按小时”或“按天”。
备份MRS集群组件数据 备份Manager数据（MRS 2.x及之前版本） 备份Manager数据（MRS 3.x及之后版本） 备份CDL业务数据 备份ClickHouse元数据 备份ClickHouse业务数据 备份DBService元数据 备份Doris业务数据 备份Flink元数据
SQL防御概述 当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS
创建FlinkServer作业写入数据至ClickHouse表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。
Flink开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Flink组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
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