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hbaseTableName "table2", keyCols "key", colsMapping "cid=cf.cid"); 通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据pers
的HBase表： create 'ExampleAvrotable','rowkey','cf1' create 'ExampleAvrotableInsert','rowkey','cf1' 开发思路 创建RDD。 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。
'ExampleAvrotable','rowkey','cf1' （如果表已经存在，则每次执行提交命令前需清空表里的数据：truncate 'ExampleAvrotable'） create 'ExampleAvrotableInsert','rowkey','cf1' （如果表已经存在，则每次执行
IoTDB的IoTDBServer角色实例 Kafka的Broker角色实例（MRS 2.x及之前版本、MRS 3.5.0及之后版本支持） 退服和入服MRS角色实例约束和限制 已经退服的角色实例，必须执行入服操作启动该实例，才能重新使用。 ClickHouseServer实例退服约束条件请参考缩容
id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下：
'4', 'cf:cid', '0' put 'table1', '5', 'cf:cid', '0' put 'table1', '6', 'cf:cid', '0' put 'table1', '7', 'cf:cid', '0' put 'table1', '8', 'cf:cid'
id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下：
AZ名 产生告警的AZ名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 AZ的健康状态由AZ内的存储资源（HDFS）、计算资源（Yarn）和关键角色的健康度是否超过配置阈值决定。 AZ亚健康有两种： 计算资源（Yarn）不健康，存储资源（HDFS）健康，任务无法提交到本AZ，但是数据可以继续往本AZ内读写。
下。 -Ddelete.qualifier="cf1,cf0:vch,cf0:lng:1000"：表示删除column family cf1中所有列，column family cf0中列为vch的列，column family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase
下。 -Ddelete.qualifier="cf1,cf0:vch,cf0:lng:1000"：表示删除column family cf1中所有列，column family cf0中列为vch的列，column family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase
不支持其他的mutation操作，如increment和append。 不支持maxVersions>1的列的索引。 不支持一行数据索引列的更新操作。 索引1：IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2];cf2:[q1->datatype] 索引2：IDX2=>cf2:[q2->datatype]
index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->datatype]#IDX2=>cf1:[q5]' 构建索引 TableIndexer -Dtablename
add='idx1=>cf1:[c1->string],[c2]#idx2=>cf2:[c1->string],[c2]#idx3=>cf1:[c1];cf2:[c1]' -Dindexspecs.covered.family.to.add='idx2=>cf1' -Dindexspecs
index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->datatype]#IDX2=>cf1:[q5]' 构建索引 TableIndexer -Dtablename
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
为“test1”表中“cf1:name”列添加数据。 put 'test1','001','cf1:name','tom' 为“test1”表中“cf1:age”列添加数据，该列用户无权限会添加数据失败。 put 'test1','001','cf1:age',10 图8 验证Ranger集成HBase
index=tablename -Dindexspecs.to.add='idx_0=>cf_0:[q_0->string],[q_1];cf_1:[q_2],[q_3]#idx_1=>cf_1:[q_4]' 相关参数如下: tablename.to.index：表示创建索引的表名称。
index=tablename -Dindexspecs.to.add='idx_0=>cf_0:[q_0->string],[q_1];cf_1:[q_2],[q_3]#idx_1=>cf_1:[q_4]' 相关参数如下: tablename.to.index：表示创建索引的表名称。
e表： create 'HBaseSourceExampleTable','rowkey','cf1','cf2','cf3','cf4','cf5','cf6','cf7', 'cf8' 开发思路 创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中
e表： create 'HBaseSourceExampleTable','rowkey','cf1','cf2','cf3','cf4','cf5','cf6','cf7', 'cf8' 开发思路 创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中
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