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ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。
Hudi数据集执行Hive同步，但配置的hive_sync数据库不存在时发生。
向Doris表中插入数据 本章节介绍向Doris表中插入数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群的dbName.tableName表中插入数据。
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。
通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。
甚至数据损坏；因此禁止修改上述属性。
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。
期望不同key对应的数据能分到不同的partition，实际上却只有2000个partition里有数据，不同key对应的数据也被分到相同的partition里。 回答 这是正常现象。
恢复数据目录及其子目录的属组为omm:wheel。 检查数据目录所在磁盘是否故障。 使用omm用户，在所提示的数据目录的上一级目录下，进行创建、删除文件测试，看能够正常读写磁盘。 是，执行6。 否，执行5。 更换或者修复数据目录所在磁盘，保证其可以正常读写。
设置“恢复对象”为“OMS”或需要恢复数据的集群。 在“恢复配置”指定需要恢复的数据。 支持恢复元数据和业务数据。 各组件不同数据的恢复任务操作请参考备份恢复MRS集群数据。 单击“确定”保存。 在恢复任务列表，可以查看刚创建的恢复任务。
调整Hudi数据源性能 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 HetuEngine具备高速访问Hive、Hudi等数据源的能力。对于Hudi数据源调优，可以分为对Hudi表本身和对集群环境的调优。
导入导出Hive表/分区数据 操作场景 在大数据应用场景中，往往存在将Hive中的数据表迁移到另一个集群上，使用Hive的导入导出命令可以实现表级别数据迁移，即可使用Export命令将源集群的Hive表导出到目标集群的HDFS中，再在目标集群使用Import命令将导出的数据导入到相应的
配置Spark读取HBase表数据 操作场景 Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。
向Doris表中插入数据 本章节介绍向Doris表中插入数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群的dbName.tableName表中插入数据。
采集数据时报错HoodieKeyException 问题 创建Hudi表时，是否可以使用包含空记录的可空字段作为主键？ 回答 不可以。
Flume数据写入组件失败 问题现象 Flume进程启动后，Flume数据无法写入到对应组件（本示例以服务端写入到HDFS为例）。 原因分析 HDFS未启动或故障。
对于此类错误，请从源头数据采集的位置进行有效的数据类型转换。 父主题： 数据写入
--delete-target-dir 若Hive中已存在目标文件，则先删除该文件再导入。 -append 将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。
对于大量现有的索引数据，可以使用TableIndexer工具将索引数据从表中完全删除。 对于未建立索引的表，该工具允许用户同时添加和构建索引。
可选参数RESTRICT|CASCADE用于指定删除的模式，默认是RESTRICT模式，在这种模式下，数据库必须为空，不包含任何表才能删除，如果是CASCADE模式，表示级联删除，会先删除数据库下面的表 ，再删除数据库。
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