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该样例程序在“hive-examples/hcatalog-example”的“HCatalogExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map
该样例程序在“hive-examples/hcatalog-example”的“HCatalogExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map
该样例程序在“hive-examples/hcatalog-example”的“HCatalogExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map
Kafka 多线程Producer API使用样例 功能介绍 在Kafka Producer API使用样例基础上，实现了多线程Producer，可启动多个Producer线程，并通过指定相同key值的方式，使每个线程对应向特定Partition发送消息。 下面代码片段在com.huawei
向Phoenix表中写入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public
向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public
向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public
在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calcite实现CBO。首先SQL语句转化成Hive的AST，然后转成Calcite可以识别的RelNodes。Ca
用户权限模型 ClickHouse用户权限管理实现了对集群中各个ClickHouse实例上用户、角色、权限的统一管理。通过Manager UI的权限管理模块进行创建用户、创建角色、绑定ClickHouse访问权限配置等操作，通过用户绑定角色的方式，实现用户权限控制。 管理资源：Clickhouse权限管理支持的资源如表1所示。
用户权限模型 ClickHouse用户权限管理实现了对集群中各个ClickHouse实例上用户、角色、权限的统一管理。通过Manager UI的权限管理模块进行创建用户、创建角色、绑定ClickHouse访问权限配置等操作，通过用户绑定角色的方式，实现用户权限控制。 管理资源：Clickhouse权限管理支持的资源如表1所示。
使用如下命令查看当前节点是否为OMS主节点。 sh ${BIGDATA_HOME}/om-0.0.1/sbin/status-oms.sh 回显active即为主节点，否则请登录另一个Master节点。 图1 oms主节点 进入“{BIGDATA_HOME}/Apache-httpd-*/conf”目录。
使用HBase过滤器Filter 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“
ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKeeper实现了复制表机制，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询
向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public
持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由Yarn的ResourceManager和ApplicationMaster组成。其中Resou
Manager登录认证 功能介绍 实现Basic认证登录，并返回登录后的httpClient。 前提条件 配置用户的集群信息和登录账号信息： 配置文件：“样例工程文件夹\conf\UserInfo.properties”。 参数说明： userName：登录Manager系统的用户名。
SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数 在启用Adaptive Execution特性前，Spark SQL根据spark
SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数。 在启用Adaptive Execution特性前，Spark SQL根据spark
用户想要通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离时，可以在MRS Manager页面中配置Alluxio的底层存储系统来实现。集群创建后，默认的底层存储地址是hdfs://hacluster/，即将HDFS的根目录映射到Alluxio。
Java样例代码 功能简介 在Spark应用中，通过使用HBase接口来实现创建表，读取表，往表中插入数据等操作。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbaseJavaExample： 样例：创建HBase表 public class TableCreation
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