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配置Hive读取关系型数据库数据 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联的外表。该外表可以从关联到的关系型数据库中读取数据,并与Hive的其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取数据的关系型数据库如下: DB2 Oracle 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
配置Hive读取关系型数据库 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联的外表。该外表可以从关联到的关系型数据库中读取数据,并与Hive的其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取DB2和Oracle两种关系型数据库的数据。 前提条件 已安装Hive客户端。 操作步骤
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
通过Sqoop迁移数据库数据时报错 用户问题 MRS Sqoop迁移数据库数据报错如下: Communications link failure; The driver has not received any packets from the server; 源端为DWS数据库时报错如下:
修改MRS集群组件数据库用户密码 该任务指导用户定期修改组件数据库用户的密码,以提升系统运维安全性。 对系统的影响 修改密码需要重启服务,服务在重启时无法访问。 修改MRS集群组件数据库用户密码(MRS 3.1.0版本) 该操作仅适用于MRS 3.1.0版本,MRS 3.1.0之
MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据 现象描述 MySQL链路任务启动时,可以从指定位置抓取数据,本章节主要介绍如何获取指定位置参数。 图1 启动任务 处理步骤 使用工具或者命令行连接MySQL数据库(本示例使用Navicat工具连接)。 执行以下命令。 SHOW MASTER
用数据库连接器来说,导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时,要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令,并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容,如果没有这两个命令或版本不兼容,请参考http://dev
数据连接类型。 约束限制: 不涉及 取值范围: RDS_POSTGRES:RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL:RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql:云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值: 不涉及 source_info 是
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重置MRS集群组件数据库用户密码 MRS集群中组件连接DBService数据库的用户默认密码为随机密码,建议管理员定期重置组件数据库用户的密码,以提升系统运维安全性。 该章节仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。MRS 3.1.2之前版本请参考修改MRS集群组件数据库用户密码章节。 对系统的影响
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以下Doris权限配置示例供参考,在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录安装了MySQL客户端的节点,使用admin用户连接Doris服务。 mysql -uadmin -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 admin用户默认密码为空。 数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口,默认为2
r角色管理功能在表授权、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
安装了Hive组件的集群支持连接“RDS服务PostgreSQL数据库”,且Postgres数据库版本号为PostgreSQL14。 安装了Hive或Ranger组件的集群支持连接“RDS服务MySQL数据库”,且MySQL数据库版本为MySQL 5.7.x/MySQL 8.0。 仅MRS 3
r角色管理功能在表授权、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
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使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据,timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据,timestamp和data类型字段会报错: 回答 调整Sqoop源码包中的代码,将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
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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join操作时,把当前所有的join表都加载到内存中来实现。