实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时诊断 您可以通过实时诊断功能直观地查看数据库性能情况的全貌，快速确认是否存在异常。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 >

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实时查询 进入实时查询页面 登录 GaussDB (DWS) 管理控制台。 在“集群 > 专属集群”页面，找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”，系统将显示数据库监控页面。 在左侧导航栏选择“监控 > 实时查询”，进入实时查询监控页面。 在实时查询监

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DWS Connector概述 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。 DLI 将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQ

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提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。HiveSql作业用于提交SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，请使用Script提交。 提交Hive作业 提交Spark作业

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配置Hive读取Hudi表 Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据，通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端，可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表，Hive可以方便地进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。

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中连续捕获、传送和存储数TB数据。 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。适用于对海量日志进行存储，分析等场景。

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读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。

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overwrite分区表结果为空时会报错的问题 Hive集成DataAtrs元数据同步插件包 解决配置Hive元数据最后访问时间后Hive作业频繁报错的问题 解决Hive alter table test drop partition (分区<'xxxx')；分批删除参数不生效的问题 解决Hive JDBC连接拼

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ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive数据仓库空间使用率，该指标可在Hive服务监控界面查看，指标名称为“Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比”。Hive数据仓库空间使用率指标默认提供一个阈值范围（85%），

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Flink部署 flink1.12 jar下载 cd /opt wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.11.tgz 解压 tar -zxvf flink-1

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前提条件 集群已安装HDFS、Yarn、Kafka、Flink和Hive（且服务名称必须为Hive）等服务。 包含Hive服务的客户端已安装，安装路径如：/opt/client。 Flink支持1.12.2及以后版本，Hive支持3.1.0及以后版本。 参考创建FlinkServ

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升写性能。 FALSE hive_sync.enable 选填 是否向Hive同步表信息。 True hive_sync.metastore.uris 选填 Hivemeta uri信息。 根据实际填写 hive_sync.jdbc_url 选填 Hive jdbc链接。 根据实际填写

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join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表，我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下，Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source

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统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。 数据湖 联邦查询：通过外表的方式联邦分析位于Hive中的数据，在避免数据拷贝的前提下，查询性能大幅提升。

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实时迁移、实时同步和实时灾备有什么区别 对比项 实时迁移 实时同步 实时灾备 适用场景 跨云平台数据库迁移、云下数据库迁移上云或云上跨区域的数据库迁移等多种业务场景迁移。 实时分析，报表系统，数仓环境等。 实现云下数据库到云上的灾备、跨云平台的数据库灾备。 特点 同构数据库间以整体数据库搬迁为目的。

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'MERGE_ON_READ', 'hive_sync.enable' = 'true', 'hive_sync.table' = '要同步到Hive的表名', 'hive_sync.db' = '要同步到Hive的数据库名', 'hive_sync.metastore.uris' = 'Hive客户端hive-site

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CATA LOG myhive WITH ( 'type' = 'hive' , 'default-database' = 'demo', 'hive-conf-dir' = '/opt/flink/conf' ); USE CATALOG myhive; CREATE

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ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive数据仓库空间使用率，该指标可在Hive服务监控界面查看，指标名称为“Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比”。Hive数据仓库空间使用率指标默认提供一个

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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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