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配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6
回滚补丁 卸载补丁 登录华为云管理控制台界面，在“现有集群”列表中单击需要卸载补丁的集群名称，单击“补丁管理”页签，找到需要卸载的补丁，单击“卸载”，等待补丁卸载成功后，需要按照该章节顺序依次执行相关操作。 当“状态”显示为“卸载失败”时，在“失败任务”中查看错误提示信息，查找相应日志来定位处理。
创建HetuEngine权限角色 安全模式的集群，在使用HetuEngine服务前，需集群管理员创建用户并指定其操作权限以满足业务使用需求。 HetuEngine用户分为管理员用户和普通用户，系统默认的HetuEngine管理员用户组为“hetuadmin”，HetuEngine
HBase Phoenix API接口介绍 版本关系 若使用Phoenix，需下载与当前使用MRS集群相对应的Phoenix版本，具体请参见http://phoenix.apache.org。其对应关系如表1所示： 表1 MRS与Phoenix版本对应关系一览表 MRS版本 Phoenix版本
在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本） ClickHouse应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
e, database_name, table_name, [sharding_key]) Distributed表参数解析如下： cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。
Schema演进介绍 Schema演进（Schema Evolution）允许用户能够方便地修改Hudi表的当前Schema，以适应不断变化的数据。 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 Schema演进支持范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。
安装补丁 安装补丁 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一集群并单击集群名，进入集群基本信息页面。 进入“补丁管理”页面，在操作列表中单击“安装”。 进入“警告”页面，阅读补丁说明，并单击“确定”。 图1 安装补丁 如果任务失败，选择“重试安装”，只有当“状态”显示为“已安装”时，才能进入下一步操作。
Channel：基于预写式日志（Write-Ahead Logging，简称WAL）的持久化实现 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性，可保证简易的顺序操作，同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink S
查询作业exe对象详情（废弃） 功能介绍 查询指定作业的exe对象详细信息。该接口不兼容Sahara。 MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v1
Sink的BatchSize参数必须小于Channel的transactionCapacity。 集群Flume配置工具界面篇幅有限，Source、Channel、Sink只展示部分参数，详细请参考如下常用配置。 集群Flume配置工具界面上所展示Customer Source、Customer Channel及Customer
Hive应用开发常用概念 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在MRS产品中进行API方式认证。 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
HetuEngine与其他组件的关系 HetuEngine安装依赖MRS集群，其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。
编译并运行Flink应用 在程序代码完成开发后，建议您上传至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Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
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