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CDM服务支持迁移的数据源可参考支持的数据源，数据源为Apache HDFS时，建议使用的版本为2.8.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集
产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例CPU负载使用率超过阈值，会导致该计算实例性能下降，业务SQL响应变慢。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例内存负载使用率超过阈值，会导致该计算实例性能下降，业务SQL响应变慢。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系 Storm和Streaming都使用的开源Apache
DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。 便捷的数据管理：CarbonData为数据加载和维护提供多种数据管理功能，支持加载历史数据以及增量加载新数据。CarbonData加载的数据可以基于加载时间进行删除，也可以撤销特定的数据加载操作。 CarbonData文件格式是HDFS
1版本为例，讲解如何使用永洪BI访问安全模式集群的HetuEngine。 方案架构 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
数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS
ClickHouse数据导入导出 使用ClickHouse客户端导入导出数据 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database
字段将显示为空，在回显状态下需要将密码信息补齐后再提交作业。 表1 FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系 FlinkSQL数据类型 ClickHouse数据类型 BOOLEAN UInt8 TINYINT Int8 SMALLINT Int16 INTEGER Int32
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
--catalog 数据源名称 例如执行以下命令： hetu-cli --mode hsfabric --catalog hive 本集群的Hive数据源名称默认为“hive”。如需对接集群外部的数据源，可参考添加HetuEngine数据源进行操作，在HSConsole界面配置外部数据源。 首
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。
重启HetuEngine计算实例。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 停止正在运行的计算实例，然后单击待操作实例所在行的“操作”列的“启动”，启动HetuEngine计算实例。 查看Coordinator运行的节点范围。
condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 OBS readFully接口调用失败数高于阈值，会影响上层大数据计算业务的正常执行，导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“运维
condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 OBS write接口调用失败数高于阈值，会影响上层大数据计算业务的正常执行，导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“运维
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。
图中有三个不同的租户：租户“t1”、租户“t2”和租户“t3”。 资源 计算资源包括CPU和内存。 租户的计算资源是从集群总计算资源中划分出的，租户之间不可以互占计算资源。 图中：计算资源1、计算资源2和计算资源3分别是租户“t1”、租户“t2”和租户“t3”从集群中划分出的计算资源。 存储资源包括磁盘或第三方存储系统。
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