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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
添加HBase数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加HBase数据源。 添加HBase数据源前提条件 数据源所在集群域名与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/et
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
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
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。
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数
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。
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
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
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。
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