中软国际数据治理专业服务解决方案实践

加载Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/impala_examples_data/目录下将employee_info.

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加载Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/impala_examples_data/目录下将employee_info.

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权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。 如果

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如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改

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删除CarbonData表Segments 操作场景 如果用户将错误数据加载到表中，或者数据加载后出现许多错误记录，用户希望修改并重新加载数据时，可删除对应的segment。可使用segment ID来删除segment，也可以使用加载数据的时间来删除segment。 删除segment操作只

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创建GDS外表并导入TPC-H数据 本文介绍如何通过GDS外表导入TPC-H 1000x数据，表1列出了TPC-H测试数据集中的表数据行数。 TPC-DS请跳过本章节。 表数据行数 表1 TPC-H 序号 表名 行数 1 region 5 2 nation 25 3 supplier

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如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改

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. LOAD DATA INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info; 加载数据的实质是将数据拷贝到HDFS上指定表的目录下。 “LOAD DATA

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at least one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY LOAD数据到OBS外表报错：IllegalArgumentException: Buffer size too small. size SQL作业运行报错： DLI

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全量或增量阶段失败报错，关键词“load table: *** failed” 场景描述 全量或增量阶段，DRS迁移或同步任务报错，日志提示信息：service LOG MANAGER failed, cause by: load table: `%s`.`%s` failed 可能原因 全量数据迁移期间

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db”数据库的数据导入到“load_db”数据库中。 repl load load_db from '/user/hive/repl'; 通过repl load导入数据库，指定数据库名称时需要注意以下情况： 指定的数据库不存在，在导入的过程中会创建对应的数据库； 指定的数据库已存在，且该数据库的“hive

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---- 用新数据覆盖原有数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/hive_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info; ---- 保留原有数据，将新数据追加到表中

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32768 数据类型 对应控制文件中的column_type [external]，在加载数据时，根据不同的数据类型对数据进行处理。gs_loader中可以将数据类型分为普通数据类型和特殊数据类型。 普通数据类型 CHAR [(length)]： 按照字段分隔符读取数据，并转换使用

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GB以内的数据量、Brokerload适合百GB以内数据，数据过大时可考虑使用SparkLoad。 禁止使用Doris的Routine Load进行导入数据操作，推荐使用Flink查询Kafka数据再写入Doris，更容易控制导入数据单批次数据量，避免大量小文件产生。如果确实已经使用了Routine

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在源码根目录下，执行下列命令，编译生成TPCH数据工具dbgen。 make -f makefile.suite 使用dbgen执行如下命令，生成TPCH数据100G。 ./dbgen -s 100 登录目标 GaussDB (for MySQL)实例，创建目标数据库，并使用如下命令创建TPCH的表。

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停机时间较长，从一开始导出就需要停机。 业务中断时间为：数据导出时间+导出文件传输时间+数据导入时间 应用 服务器 与数据库服务器在华为云重新部署，Oracle数据库使用OGG进行迁移 华为云上系统部署成功后，使用OGG配置源端到目的端的数据同步 源端业务停止后，云上数据库完成接管操作。 云上数据库接管业务成功后即可完成业务切换。

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have crashed or be under too much load” 用户问题 用户presto查询语句报错：The node may have crashed or be under too much load，具体如下图所示： 图1 报错信息 问题分析 登录集群Maste

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32768 数据类型 对应控制文件中的column_type [external]，在加载数据时，根据不同的数据类型对数据进行处理。gs_loader中可以将数据类型分为普通数据类型和特殊数据类型。 普通数据类型 CHAR [(length)]： 按照字段分隔符读取数据，并转换使用

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object_name=%s, errorcode=%s, message=%s" 可能原因 全量数据迁移期间用户在源数据库删除database。 源库迁移账户对源库的database没有操作权限。 解决方案 请联系源数据库管理员检查源库database是否删除，如果database被删除，可参考链路使用须知重建任务。

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mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath + "/*/*/*/*") tripsSnapshotDF

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