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备份恢复MRS集群数据 MRS集群数据备份恢复简介 启用MRS集群间拷贝功能 创建MRS集群数据备份任务 创建MRS集群数据恢复任务 备份MRS集群组件数据 恢复MRS集群组件数据 管理MRS集群备份恢复任务 使用HDFS快照快速恢复组件业务数据 父主题： MRS集群运维
HBase恢复数据任务报错回滚失败 问题 HBase恢复任务执行失败后系统自动回滚数据，如果页面详情中提示“Rollback recovery failed”信息，表示回滚失败。由于回滚失败后就不会处理数据，所以有可能产生垃圾数据，需要如何解决？ 回答 在下次执行备份或恢复任务前，需要手动清除这些垃圾数据。
Manager创建恢复Manager任务。只支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的Manager数据。 对系统的影响 恢复过程中
连接配置名称。 dwslink Host 待连接的DWS数据库IP地址。 10.10.10.10 Port 数据库端口。 8000 DB Name 待连接的数据库名称。 default User 数据库访问用户。 test Password 数据库访问密码。 xxx Description
设置“任务名称”。 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。 在指定的恢复任务“操作”列，单击“执行”，可以立即运行恢复任务。
确认界面是否提示“没有可快速恢复的数据，请在恢复管理界面创建恢复任务进行恢复。”。 是，备份任务未在主集群产生备份数据快照，任务结束。 否，可以创建本地快速恢复任务，执行步骤4。 元数据不支持快速恢复。 在“任务名称”填写本地快速恢复任务的名称。 在“备份配置”选择数据源。 在“可恢复点列表”选择一个包含目标备份数据的恢复点。
列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，
列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，
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
恢复Flink元数据 恢复HBase元数据 恢复HBase业务数据 恢复HDFS NameNode元数据 恢复HDFS业务数据 恢复Hive业务数据 恢复IoTDB元数据 恢复IoTDB业务数据 恢复Kafka元数据 父主题： 备份恢复MRS集群数据
IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、数据可视化、数据分析等一系列功能。 图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器
负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。 水平扩展性好，如果数据量越大，产生的分片就越
负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。 水平扩展性好，如果数据量越大，产生的分片就越
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 Trigger 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 数据库进入只读模式，业务数据丢失。 数据库进入只读模式，上层服务写业务操作相关数据丢失。 可能原因
SHOW显示数据库和表信息 本章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default
SHOW显示数据库和表信息 本章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default
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
内容要求：ClickHouse的每次数据插入都会生成一到多个part文件，如果data part过多则会导致merge压力变大，甚至出现服务异常影响数据插入。建议一次插入10万行，每秒不超过1次插入。 一次只插入一个分区内的数据。 内容要求：如果数据属于不同的分区，则每次插入，不同分区的数据会独立生成
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
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