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访问MRS集群上托管的开源组件Web页面 如果组件支持开源WebUI，则在组件基本信息区域可通过WebUI的链接访问开源WebUI。 对于开启Kerberos认证的集群，admin用户不具备各组件的管理权限，如需正常访问各组件的Web UI界面，请提前参考创建MRS集群用户创建具有对应组件管理权限的用户。
QL进行数据增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数据同步，也可选择HDFS外表（CK集群只支持X86平台）用户自己写调度程序进行数据导入。 父主题： ClickHouse数据库开发
10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j
该问题是由于集群的Ranger鉴权和集群自带的ACL鉴权冲突导致。Kafka集群使用自带的ACL进行权限访问控制，且集群的Kafka服务也开启Ranger鉴权控制时，该组件所有鉴权将由Ranger统一管理，原鉴权插件设置的权限将会失效，导致ACL权限授权未生效。可通过关闭Kafka的Ran
执行Spark任务就会报内存不足告警，告警id：18022，可用内存会陡降到0。 处理步骤 在SQL脚本前设置executor参数，限制executor的核数和内存。 例如设置如下： set hive.execution.engine=spark; set spark.executor.cores=2;
memoryOverhead设置executor的overhead内存大小，如果任务两个参数都设置，则spark.yarn.executor.memoryOverhead的值不生效，以spark.executor.memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置：spark
注册时跳过读取_ro后缀的读优化视图 N false --use-file-listing-from-metadata 从Hudi的元数据中获取文件列表 N false --verify-metadata-file-listing 根据文件系统验证Hudi元数据中的文件列表 N false
如果集群开启了Kerberos认证，操作的用户还需要具备对应的操作权限。即创建表时需要具备对应的namespace或更高级别的创建（C）或者管理（A）权限，修改表时需要具备已创建的表或者更高级别的创建（C）或者管理（A）权限。具体的授权操作请参考创建HBase权限角色章节。 配置HBase数据压缩格式和编码
单击root，进入存储组资源类型，在对应的存储组权限上勾选“修改”，表示在该存储组递归的所有路径上的时间序列具有修改时间序列的权限。 单击指定的存储组，进入时间序列资源类型，在对应的时间序列权限上勾选“修改”，表示具有修改该时间序列的权限。 设置用户向时间序列插入数据的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
本章节主要介绍ClickHouse创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：在指定的“database_name”数据库中创建一个名为“table_name ”的表。 如果建表语句中没有包含“database_name”，则默认使用客户端登录时选择的数据库作为数据库名称。 CREATE
INSERT INTO插入表数据 本章节主要介绍ClickHouse插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：标准格式插入数据。 INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13)
CDL不支持抓取表名包含$或者中文等特殊字符的表。 前提条件 MRS集群已安装CDL组件，并且正常运行。 开启Kerberos认证的集群已参考CDL用户权限管理创建具有CDL管理操作权限的用户。 操作步骤 使用具有CDL管理操作权限的用户或admin用户（未开启Kerberos认证的集群）登录FusionInsight
abase中的table，或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称，仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
若“col3”为分区列，其distinct（去重）的count值为3，“hive.max-partitions-per-writers”的值建议大于或等于3。 若结果表有多个分区列，如“col2”和“col3”都是分区列，“col2”的distinct的count值为4，“col3”的distinct的count值为3，则“hive
指定业务用户名，则输入“yes”，并根据提示输入业务用户名和对应的业务用户密码： 不指定业务用户名，则输入“no”；此时，则使用7中的用户执行后续操作： 输入其他，则退出登录： （可选）创建元数据。 IoTDB具有类型推断的能力，因此在数据导入前创建元数据不是必须的。但仍然推荐在使用CSV导入工具导入数据
表1 参数描述 参数 描述 tableIdentifier Hudi表的名称。 tablelocation Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZ
WITH WITH子句定义查询子句的命名关系，可以展平嵌套查询或简化子查询语句。 例如下面的查询语句是等价的： SELECT name, maxprice FROM (SELECT name, MAX(price) AS maxprice FROM fruit GROUP BY name)
property_name = expression [, ...] ) ] 描述 收集给定表的表和列统计信息。 可选WITH子句可用于指定connector的属性。使用下面命令可列出所有可用的属性：SELECT * FROM system.metadata.analyze_properties。当前只有hive
预处理一条语句，以便以后执行。预处理语句是将查询保存在给定名称的会话中。语句可以包含参数，以代替执行时要替换的文本，参数用问号表示。 示例 预处理查询 PREPARE my_select1 FROM SELECT * FROM fruit; 预处理一个包含参数的查询，在EXECUTE语句中，与regi
0及以后版本。 使用场景 将Lookup Join的结果写入到多个sink端时，无需为每个sink复制一个Lookup join算子，提高作业的执行效率。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer
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