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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。
ion、Clustering都会导致部分或全部数据重写。 列的默认值设置要与列的类型一致，如不一致会进行类型强转，导致默认值精度丢失或者默认值为NULL。 历史数据的默认值与列第一次设置的默认值一致，多次修改列的默认值不会影响历史数据的查询结果。 设置默认值后rollback不能回滚默认值配置。
使用Loader从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HDFS/OBS。 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。
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HFile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。
数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS
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。 说明： 使用临时表是为了使得导出数据到数据库时，不会在目的表中产生脏数据。只有在所有数据成功写入临时表后，才会将数据从临时表迁移到目的表。使用临时表会增加作业的执行时间。 tmp_test 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。
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
FlinkSQL HBase数据表开发建议 客户端提交作业时通过with属性添加HBase配置信息 Flink客户端提交作业，如SQL client提交，在建表语句中添加如下配置： 表1 Flink作业with属性 配置 说明 'properties.hbase.rpc.protection'
Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 问题 ApplicationMaster与ResourceManager之间通信发生长时间异常时，为什么Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致？ 回答 在yarn-client模式下，Spark的Driv
Sqoop迁移数据库数据报错 图2 源端为DWS时报错 问题分析 从上述两个报错分析，可能是驱动问题，服务端未正确加载JDBC驱动，或者是网络原因，由于Sqoop迁移数据过程，MapReduce任务是运行在分析core节点，因此需要保证正常加载驱动类的情况下，保证源端数据库和集群节点的网络正常通信。
HDFS客户端安装在数据节点导致数据分布不均衡 问题背景与现象 HDFS的DataNode数据分布不均匀，在某节点上磁盘使用率很高，甚至达到100%，其他节点空闲很多。 原因分析 客户端安装在该节点，根据HDFS数据副本机制，第一个副本会存放在本地机器，最终导致节点磁盘被占满，而其他节点空闲很多。
接收块中的元数据（Metadata）被发送到Driver的StreamingContext。这个元数据包括： 定位其在Executor内存中数据位置的块Reference ID。 若启用了WAL，还包括块数据在日志中的偏移信息。 处理数据（红色箭头） 对每个批次的数据，Strea
获取SFTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备SFTP服务器数据导出目录的写入权限。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用Loader从HDFS/OBS导出数据时，确保HDFS/OBS数据源的输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;
ka任务恢复CDL数据。只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DBService与Kafka数据。 MRS集群中默
ive数据向MRS集群的迁移工作。由于数据迁移过程中可能存在数据覆盖、丢失、损坏等风险，因此本指导只作为参考，具体的数据迁移方案的制定及实施需要华为云支持人员协同完成。 数据迁移前源集群的准备工作，目的是防止在数据迁移过程中源集群产生新数据，导致源集群与迁移后的目标集群数据不一致
使用CDM服务迁移MRS HDFS数据至OBS 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 CDM支持文件到文件类数据的迁移，本章节以MRS
in时候，需要在前面添加Global关键字，避免查询放大问题。 数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能，实际经验：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他699个分区中无数据，虽然只有一个分区有数据，其他分区无数据，但是查询指定分区为百毫秒
数据迁移到MRS前网络准备 数据迁移网络方案说明 进行大数据迁移时，需要保证源端集群和目的端集群之间的网络互通，例如使用hadoop distcp命令跨集群复制数据时需要所有DataNode节点网络互通。根据不同的迁移场景需要使用不同的方式先打通两套集群之间网络连接。 客户线下数
快速创建和使用ClickHouse列式数据库集群 操作场景 本入门提供从零开始创建ClickHouse集群并通过集群客户端进行ClickHouse表的创建与查询操作指导。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，独立于Hadoop大数据体系，具有压缩率和极速查询性能。
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