Hadoop： MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储： 对象存储服务 （OBS） 关系型数据库：云数据库 MySQL，云数据库 PostgreSQL，云数据库 SQL Server，MySQL，PostgreSQL，Microsoft SQL Server，Oracle

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Apache containerd安全漏洞公告（CVE-2020-15257） 漏洞详情 CVE-2020-15257是containerd官方发布的一处Docker容器逃逸漏洞。containerd是一个支持Docker和常见Kubernetes配置的容器运行时管理组件，它处理

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DLI 是否存在Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）？ 不存在。 DLI没有启动spark.acls.enable配置项，所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）。 该漏洞主要影响在启用了ACL（访问控制列表

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在Apache 服务器 上安装国密标准SSL证书 本文以CentOS 7操作系统中的Apache 2.4.46服务器为例介绍国密标准（SM2）SSL证书的安装步骤，您在安装国密标准证书时可以进行参考。证书安装好后，您的Web服务器才能支持SSL通信，实现通信安全。 由于服务器系统版本

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储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业客户快速构建数据运营能力。 云数据库 RDS for MySQL: 云数据库（简称RDS）是一种基于 云计算平台 的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。

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“DSPDataRelease” 目录 将数据库驱动包复制到“DSPDataRelease\apache-tomcat-8.5.51\webapps/datarelease/WEB-INF/lib”目录下。 在“DSPDataRelease/apache-tomcat-8.5.51/we

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HANA连接参数说明。 达梦数据库 DM 连接达梦数据库时，具体参数请参见达梦数据库 DM连接参数说明。 MySQL 连接MySQL数据库时，具体参数请参见云数据库MySQL/MySQL数据库连接参数说明。 Oracle 连接Oracle数据库时，具体参数请参见Oracle数据库连接参数说明。

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Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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分库分表同步适用于将本地数据中心或在E CS 上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用于多库多表同步场景。 支持分库分表同步的数据源如下所示： 源端为RDS(MySQL)时支持分库分表同步。 整库同步支持的数据源类型 整库同步适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服

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GeminiDB Cassandra接口推出了兼容Apache HBase接口特性，用户可以通过开源的HBase Java SDK或者HBase Shell等连接方式1访问GeminiDB 数据库服务。在协议层面, 支持Apache HBase Driver直接连接，用户可以在不改

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“username”为创建的mongo（DDS）数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo（DDS）数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo（DDS）数据库实例IP。 “db”为创建的mongo（DDS）数据库名称。 mongo（DDS）数据库用户创建详见：创建DDS数据库账户。 database

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Hive同步数据时报错： org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException: Database does not exist: test_db 回答 这种情况通常在试图对Hudi数据集执行Hive同步，但配置的hive_sync数据库不存在时发生。

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对象存储：对象存储服务（OBS） NoSQL： 表格存储服务 （CloudTable） 关系型数据库：云数据库 MySQL，云数据库 PostgreSQL，云数据库 SQL Server 搜索：Elasticsearch， 云搜索服务 （ CSS ） 云数据库 MySQL不支持SSL模式。 Microsoft SQL S

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概述 欢迎使用 数据湖探索 。 数据湖 探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark

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是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api

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应用程序部署及配置说明 数据库连接池 CMS 服务器部署 说明 交易及门户服务器部署 CMS发布服务配置说明 Apache配置 父主题： 实施步骤

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Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） 关系型数据库：云数据库 MySQL，云数据库 PostgreSQL，云数据库 SQL Server，MySQL，PostgreSQL，Microsoft SQL Server，Oracle

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Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） 关系型数据库：云数据库 MySQL，云数据库 PostgreSQL，云数据库 SQL Server，MySQL，PostgreSQL，Microsoft SQL Server，Oracle

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目标数据库是否存在和源数据库同名的数据库 MySQL迁移场景 表1 目标数据库是否存在和源数据库同名的数据库 预检查项 目标数据库是否存在和源数据库同名的数据库 描述 校验用户提供的目标数据库是否存在与源数据库相同的数据库。 不通过提示及处理建议 不通过原因：源数据库连接失败，导致该项检查无法进行。

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数据库部署 数据库初始化及参数调整 安装数据库 安装数据库，初始化数据库服务时，字符集需要选择UTF-8。 调整参数 数据库服务安装后，需调整以下参数提升性能： 表1 数据库参数表 参数名称 参数说明 取值样例 区域 必选参数。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通，请就近选择靠

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