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元数据管理 当创建MRS集群选择部署Hive和Ranger组件时,MRS提供多种元数据存储方式,您可以根据自身需要进行选择: 本地元数据:元数据存储于集群内的本地GaussDB中,当集群删除时元数据同时被删除,如需保存元数据,需提前前往数据库手动保存元数据。 外置数据连接:MRS
数据采集 使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 采集数据时报错HoodieException 采集数据时报错HoodieKeyException 父主题: Hudi常见问题
元数据导出 为了保持迁移后数据的属性及权限等信息在目标集群上与源集群一致,需要将源集群的元数据信息导出,以便在完成数据迁移后进行必要的元数据恢复。 需要导出的元数据包括HDFS文件属主/组及权限信息、Hive表描述信息。 HDFS元数据导出 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象,然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段: KuduTable table
数据迁移 数据迁移方案介绍 数据迁移到MRS前信息收集 数据迁移到MRS前网络准备 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS
均衡操作时间估算受两个因素影响: 需要迁移的总数据量: 每个DataNode节点的数据量应大于(平均使用率-阈值)*平均数据量,小于(平均使用率+阈值)*平均数据量。若实际数据量小于最小值或大于最大值即存在不平衡,系统选择所有DataNode节点中偏差最多的数据量作为迁移的总数据量。 Balancer的
use实例节点,查询ClickHouse表数据。例如,查询kafka_dest_tbl3本地复制表,Kafka消息中的数据已经同步到该表。 select * from kafka_dest_tbl3; 父主题: ClickHouse数据导入
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性,如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析,如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
表示该表为HBase数据源中表的一个映射表,不支持删除HBase数据源上的原始表;如果external=false,则删除Hetu-HBase表的同时,会删除HBase数据源上的表。 HBase数据类型映射 HBase是基于字节的分布式存储系统,它将所有数据类型存储为字节数组。要
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
MRS集群元数据概述 MRS的数据连接用于管理集群中组件使用的外部源连接,如Hive的元数据可以通过数据连接关联使用外部的关系型数据库。 本地元数据:元数据存储于集群内自带的本地GaussDB中,当集群删除时元数据同时被删除,如需保存元数据,需提前前往数据库手动保存元数据。 外置数
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力,将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,冻结的分区数据称为冷分区,未冻结的分区称为热分区,存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中,这一过程称为分区数据解冻。
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据复制 数据恢复 父主题: 数据迁移
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
5及其以前的版本,新版本集群应为MRS1.7及其以后的版本。 迁移数据前用户应该有旧的索引数据。 安全集群需配置跨集群互信和启用集群间拷贝功能,普通集群仅需启用集群间拷贝功能。详情请参见配置跨集群互信。 操作步骤 把旧集群中的用户数据迁移至新集群中。迁移数据需单表手动同步新旧集群的数据,通过Export、distcp、Import来完成。
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
Region个数:XXX 每天新增数据量统计 每天新增数据量主要评估数据增长速度(可以按天/小时等周期维度)。在第一次全量迁移数据后,后续可以定期搬迁老集群新增数据,直到业务完成最终割接。 表5 新增数据量统计 大数据组件 待迁移的数据路径 新增数据量大小 HDFS/OBS(或其他文件存储系统) /user/helloworld
ervice数据库默认用户及初始密码。 Hive元数据存放在外部的关系型数据库存储时,请通过如下步骤获取信息: 集群详情页的“数据连接”右侧单击“单击管理”。 在弹出页面中查看“数据连接ID”。 在MRS控制台,单击“数据连接”。 在数据连接列表中根据集群所关联的数据连接ID查找对应数据连接。
park、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎,支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力,完全兼容开源,快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台,满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题: 产品咨询类
添加HetuEngine数据源 使用HetuEngine跨源跨域访问数据源 添加Hive数据源 添加Hudi数据源 添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 添加Oracle数据源