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ve表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample： # -*- coding:utf-8 -*-
在弹出的提示框中单击“知道了”，开始授权。界面提示“授权成功。”，单击“完成”，委托成功创建。 创建存算分离集群 配置存算分离支持在新建集群中配置委托实现，也可以通过为已有集群绑定委托实现。本示例以开启Kerberos认证的集群为例介绍。 新创建存算分离集群： 进入购买MRS集群页面。 单击“购买集群”，进入“购买集群”页面。
IoTDB常用配置参数 操作场景 IoTDB通过多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个Region（DataRegion和SchemaRegion）默认具有3个副本，也可配置3个以上。当某节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。
更换CA证书 操作场景 MRS CA证书用于组件客户端与服务端在通信过程中加密数据，实现安全通信。该任务指导集群用户通过FusionInsight Manager完成CA证书替换工作，以确保产品安全使用。适用于以下场景： 首次安装好集群以后，需要更换企业证书。 企业证书有效时间已过期或安全性加强，需要更换为新的证书。
和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive MetaStore和cluster2的Hive
易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Replication实现，备集群读取的数据可能和主集群存在差异，因此只能实现最终一致性。 目前HBase双读功能仅用于查询。主集群故障时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。 H
growpart /dev/vdb 1 回显类似如下说明执行成功，如果不成功请联系运维人员进行处理。 执行以下命令，扩展磁盘分区文件系统大小。 resize2fs 磁盘分区 例如执行以下命令： resize2fs /dev/vdb1 回显类似如下信息说明执行成功。 等待5分钟后，在Manager页面选择“运维
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
ve表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample: # -*- coding:utf-8 -*-
答：Hive driver不支持对接dbcp2数据库连接池。dbcp2数据库连接池调用isValid方法检查连接是否可用，而Hive对于这个方法的实现就是直接报错。 父主题： 周边生态对接类
、一个end节点和多个实现具体业务的action节点组成。 参数解释 “workflow.xml”文件中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name 流程文件名 start 流程开始节点 end 流程结束节点 action 实现具体业务动作的节点（可以是多个）
、一个end节点和多个实现具体业务的action节点组成。 参数解释 “workflow.xml”文件中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name 流程文件名 start 流程开始节点 end 流程结束节点 action 实现具体业务动作的节点（可以是多个）
使用多线程Consumer消费消息 功能介绍 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei
务的可靠性和容错性问题。 图1 ResourceManager高可用性实现架构 ResourceManager的高可用性方案是通过设置一组Active/Standby的ResourceManager节点来实现的（如图1）。与HDFS的高可用性方案类似，任何时间点上都只能有一个Re
开源sqoop-shell工具使用指导 概述 sqoop-shell是一个开源的shell工具，其所有功能都是通过执行脚本“sqoop2-shell”来实现的。 sqoop-shell工具提供了如下功能： 支持创建和更新连接器 支持创建和更新作业 支持删除连接器和作业 支持以同步或异步的方式启动作业
ve表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample: # -*- coding:utf-8 -*-
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
配置自定义rowkey实现 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据时，支持用户自定义的组合rowkey实现。用户可编写rowkey实现代码，导入时根据该代码逻辑进行组合rowkey导入。 配置自定义rowkey实现步骤如下： 用户编写自定义rowkey的实现类，需要继承接口，
配置自定义rowkey实现 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据时，支持用户自定义的组合rowkey实现。用户可编写rowkey实现代码，导入时根据该代码逻辑进行组合rowkey导入。 配置自定义rowkey实现步骤如下： 用户编写自定义rowkey的实现类，需要继承接口，
导入导出Hive表/分区数据 操作场景 在大数据应用场景中，往往存在将Hive中的数据表迁移到另一个集群上，使用Hive的导入导出命令可以实现表级别数据迁移，即可使用Export命令将源集群的Hive表导出到目标集群的HDFS中，再在目标集群使用Import命令将导出的数据导入到相应的Hive表中。
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