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操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
手动导出IoTDB数据 操作场景 该任务指导用户使用“export-csv.sh”将数据从IoTDB导出为CSV格式的文件。 导出CSV格式的数据文件，可能存在注入风险，请谨慎使用。 前提条件 已安装客户端，请参见。例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
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
Spark常用命令介绍 Spark命令详细的使用方法参考官方网站的描述：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html。 常用命令 Shell命令执行方法： 进入Spark客户端目录。 初始化环境变量。 source /o
输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 当大量的状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，导致JVM GC占用大量时间时，可以通过如下配置，选择RocksDB作为状态后端。
File Channel：基于WAL（预写式日志Write-Ahead Logging）的持久化实现。 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现。 Channel支持事务，可提供较弱的顺序保证，可以和任何数量的Source和Sink工作。 Sink Sink负责将
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
Flink应用开发规范 Flink开发规范概述 FlinkSQL Connector开发规范 Flink on Hudi开发规范 Flink任务开发规范 Flink SQL逻辑开发规范 Flink性能调优开发规范 Flink开发样例 Flink常见开发问题
HetuEngine样例程序（Python3） 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 父主题： 开发HetuEngine应用
用户。 租户对应的角色，具有租户的计算资源和存储资源的全部权限。创建租户时，系统自动创建租户对应的角色，可以添加用户并绑定该角色为其他用户授权，以使用该租户的资源。 清晰的资源管理： 资源自主配置 MRS支持在创建租户时配置计算资源和存储资源，和进一步添加、修改、删除租户内资源。
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
创建Hue操作任务 通过Hue执行HiveQL 通过Hue执行SparkSQL 通过Hue查看Hive元数据 通过Hue管理HDFS文件 通过Hue管理Oozie作业 通过Hue管理HBase表 通过Hue执行HetuEngine SQL 父主题： 使用Hue
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