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安全的计算环境。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结
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。
1版本为例，讲解如何使用永洪BI访问安全模式集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 He
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
SQL防御概述 当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS
力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移MySQL数据至MRS集群方案如图2所示。 图2 MySQL数据迁移示意 前提条件 已经购买包含有Hive服务的MRS集群。 已获取连接MySQL数据库的IP地
易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移HDFS数据至MRS集群方案如图1所示。 图1 HDFS数据迁移示意 前提条件 已获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK信息。 已经创建包含有Hadoop服务的MRS集群。
Savepoints相关问题解决方案 用户必须为job中的所有算子均分配ID吗？ 严格的说，用户只给有状态的算子分配IDs即可，因为在savepoint中仅包括有状态的算子的状态，没有状态的算子并不包含在savepoint中。 在实际应用中，强烈建议用户给所有的算子均分配ID，因
同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群，具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickH
迁移Kafka节点内数据 操作场景 用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端命令，在不停止服务的情况下，进行节点内磁盘间的分区数据迁移。也可以通过KafkaUI进行分区迁移。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要）。
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
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
config/consumer.properties --show-details 该命令包含均衡方案的生成和执行两部分，其中--show-details为可选参数，表示是否打印方案明细，--throttle表示均衡方案执行时的带宽限制，单位:bytes/sec。 使用--run命令执行节点退服：
5及其以前的版本，新版本集群应为MRS1.7及其以后的版本。 迁移数据前用户应该有旧的索引数据。 安全集群需配置跨集群互信和启用集群间拷贝功能，普通集群仅需启用集群间拷贝功能。详情请参见配置跨集群互信。 操作步骤 把旧集群中的用户数据迁移至新集群中。迁移数据需单表手动同步新旧集群的数据，通过Export、distcp、Import来完成。
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
TTL变更 场景1：TTL周期由小变大方案： 方案1：新建一张TTL时间为最新时间的表结构相同但名不同的表，把原表的数据导入新表，交换表名字； 方案2：业务代码中异步下发CK的修改TTL语句，下发之后业务代码不需要等待执行结果 1）类似在shell中，nohup sh xx.sh
数据导入 概述 使用Loader导入数据 典型场景：从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 典型场景：从SFTP服务器导入数据到HBase 典型场景：从SFTP服务器导入数据到Hive 典型场景：从FTP服务器导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS
数据写入 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 Hudi写入小精度Decimal数据失败
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
如何重置MRS Kafka数据？ 删除Kafka topic信息即重置Kafka数据，具体命令请参考： 删除topic：kafka-topics.sh --delete --zookeeper ZooKeeper集群业务IP:2181/kafka --topic topicname
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