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MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS
配置Doris冷热分离 该章节主要介绍如何配置和使用Doris冷热分离功能。 前提条件 Doris集群与OBS网络互通，相关操作具体请参考初始化配置。 创建OBS并行文件系统并获取AK/SK和DomainID 创建OBS并行文件系统。 登录OBS管理控制台。 选择“并行文件系统 >
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添加HBase数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加HBase数据源。 添加HBase数据源前提条件 数据源所在集群域名与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc
MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt
配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基于标签的数据块摆放策略
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编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行
配置ClickHouse冷热分离 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 ClickHouse基于开源ClickHouse的multi-volume storage特性，允许将ClickHouse表存储在包含多个设备的卷当中。通过在volume中定义不同类型的磁盘，
在本地Windows中调测HDFS程序 操作场景 在代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 在本地
创建CDL数据同步任务作业 操作场景 CDLService WebUI提供可视化的作业编排页面，用户可快速创建CDL作业，实现实时数据入湖。 前提条件 开启Kerberos认证的集群需已创建具有CDL管理操作权限的用户。 操作步骤 使用具有CDL管理操作权限的用户或admin用户（
快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，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的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
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