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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
备份IoTDB业务数据 操作场景 为了确保IoTDB日常数据安全，或者系统管理员需要对IoTDB进行重大操作（如升级或迁移等），需要对IoTDB业务数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的IoTDB数据。 建议一个恢复任务只恢复一个组件的元数据，避免因停止某个服务或
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
oup by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewind
数据保护技术 数据完整性 通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 MRS的用户数据保存在HDFS中，HDFS默认采用CRC32C算法校验数据的正确性，同时也支持CRC32校验算法，CRC32C校验速度快于CRC32。HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，
单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考配置项中使用宏定义。 test 临时表 数据库临时表表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。
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。
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
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。
SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册，由admin用户保证自定义的函数的安全性。 父主题：
/s。 在选择迁移数据表界面，单击“数据库”后的，选择待迁出节点上存在的数据库，在“数据表”处选择待迁移的数据表，数据表下拉列表中展示的是所选数据库中的MergeTree系列引擎的分区表。“节点信息”中展示的为当前迁入节点、迁出节点上ClickHouse服务数据目录的空间使用情况，单击“下一步”。
SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册，由admin用户保证自定义的函数的安全性。 父主题：
SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册，由admin用户保证自定义的函数的安全性。 父主题：
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。
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 RegionServer等待同步的wal文件数量超出阈值，大量数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。
表分区名，使用逗号分隔不同的分区。 数据块分配方式 指定数据切分后，如何分配。 读取大小 指定每次读取多大的数据量。 mysql-fastpath-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名。 查询条件 指定表的查询条件。 分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在map任务中用于分区。建议配置主键字段。
备份HDFS NameNode元数据 操作场景 为了确保NameNode日常数据安全，或者系统管理员需要对NameNode进行重大操作（如升级或迁移等），需要对NameNode数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系
apsingmergetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 父主题： ClickHouse常用SQL语法
apsingmergetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 父主题： ClickHouse常用SQL语法
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