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问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。此机制为Hive实现，SparkSQL与Hive保持一致。 Spark不支持struct数据类型
与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针
使用Loader从HBase导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁
典型场景：从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HDFS/OBS导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁
用户名 连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 JDBC连接属性 JDBC连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名。 值：连接属性值。 ftp-connector FTP服务器的IP FTP服务器的IP地址。 FTP服务器端口 FTP服务器的端口号。 FTP用户名
调测Kafka应用 前提条件 客户端本地能登录MRS服务的弹性云服务器，登录方式详见“弹性云服务器《用户指南》”中“入门 > 登录弹性云服务器”的SSH登录方式。 样例工程在已经通过Maven编译。 示例：Maven工程打包到Linux下运行样例 执行mvn package生成j
存后至当前的审计日志内容。 配置审计日志转储至SFTP服务器（MRS 3.x及之后版本） Manager的审计日志默认保存在数据库中，如果长期保留可能引起数据目录的磁盘空间不足问题，管理员如果需要将审计日志保存到其他归档服务器，可以在FusionInsight Manager设置
使用DBeaver访问Phoenix 应用场景 DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。对于关系数据库，使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库（NoSQL），使用专有数据库驱动程序。 本章节以DBeaver 6.3.5版本为例，讲解如何使用DBeaver访问MRS
与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针
件配置、数据库架构原理及配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，
业务场景调整这个配置。 查询语句中同时有PREWHERE和WHERE，在这种情况下，PREWHERE先于WHERE执行。 合理配置最大并发数。 Clickhouse快是因为采用了并行处理机制，即使一个查询，默认也会用服务器一半的CPU去执行，所以ClickHouse对高并发查询的场景支持的不够。
MapReduce开源增强特性：JobHistoryServer HA特性 JobHistoryServer（JHS）是用于查看MapReduce历史任务信息的服务器，当前开源JHS只支持单实例服务。JobHistoryServer HA能够解决JHS单点故障时，应用访问MapReduce接口无效，导致
使用Loader从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HDFS/OBS导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁
连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名 值：连接属性值 sftp-connector Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 Sftp用户名 访问SFTP服务器的用户名。 Sftp密码
oader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工 建议使用Hive/Spark进行数据批量加工，FilkSQL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
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可
Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
Hive支持的传统关系型数据库语法说明 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 C
ClickHouse系统调优 通过FusionInsight Manager查看主机上的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，分以下几种情况： 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀，说明系统资源使用比较正常，可以先不关注
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