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ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
通过JDBC方式实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过JDBC连接方式，组装对应的SQL发送到HetuServer执行，并能查询对应的SQL语句执行进度和状态。 import io.XXX.jdbc.XXXResultSet; import java.sql.Connection;
单击“查询历史记录”，可查看SparkSql运行情况，支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史记录存在多个结果时，可以在输入框使用关键字进行搜索。 查看执行结果 在“SparkSql”的执行区，默认显示“查询历史记录”。 单击结果查看已执行语句的执行结果。 管理查询语句 单击“保存的查询”。
用户可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 “hive/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 执行如下命令，启用Hive admin权限。 set role admin;
配置Spark通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，即可在Spark客户端创建Location为OBS路径的表。 集群安装后使用spark beeline 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 >
和授权tokens，避免认证过期。示例如下： spark-shell --principal spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名> --keytab ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.1/install/F
r.principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 其中“<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
-hELB公网IP地址 ELB前端端口即为8.a配置的前端端口号。 ELB公网IP地址为5中查看到的地址。 执行以下命令可查看FE节点连接状态： show frontends; 可正常查询即表示通过ELB访问Doris成功。 父主题： 配置Doris高可用功能
配置Hudi通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在spark-shell中创建Hudi COW表存储到OBS中。 Hudi对接OBS 使用客户端安装用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env
r.principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 其中“<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
配置Flume通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，Flume即可运行OBS作业。 本章节适用于MRS 3.x及之后的版本。 Flume对接OBS 创建用于存放数据的OBS文件夹。 登录OBS控制台。 单击“并行文件系统”进入并行文件系统页面。
通过JDBC方式实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过JDBC连接方式，使用用户名和密码连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行，并能查询对应的SQL语句执行进度和状态。 import io.XXX.jdbc.XXXResultSet;
和授权tokens，避免认证过期。示例如下： spark-shell --principal spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名> --keytab ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.1/install/F
步骤2：准备测试数据：准备用于进行分析的源数据及程序，并上传至OBS。 步骤3：创建并运行Flink作业：在MRS集群中创建Flink作业并运行。 步骤4：查看作业执行结果：查看数据分析结果。 图2 操作流程 步骤1：创建MRS集群 创建并购买一个包含有Flink组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。
系统域名：可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即查看Kafka
数值为“hadoop.实际域名”，实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看；主机名为hadoop，服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统域名>", "krb_service":"hive"}
内部随机方式分发请求，可能会导致负载不均匀 故障检测能力不足 当前通过ELB访问ClickHouse支持的协议和端口请参考表2，请根据实际使用场景选择配置。 表2 通过ELB访问ClickHouse支持的协议和端口列表 协议 端口 场景描述 TCP 9000 通过客户端请求到ELB连接ClickHouse
ec.py”中，修改“hadoop.hadoop.com”为“hadoop.实际域名”。实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看。 先使用kinit命令获取kerberos认证的缓存。 使用准备集群认证用户信
配置Hive通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Hive客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore方式对接OBS：
通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在
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