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添加Hive数据源 Hive数据源介绍 HetuEngine服务在安装时已经将共部署（与HetuEngine在同一个Hadoop集群）的Hive数据源默认实现对接，数据源名称为“hive”，不可删除。部分默认配置不可修改，如数据源名称，数据源类型，服务端Principal，客户端
支持两种方式选择备份数据： 添加备份数据文件 单击导航中某个数据库的名称，将展开显示此数据库中的所有表，勾选指定的表。 MRS 3.2.0及之后版本： 单击“添加”。 在“文件目录”框内选择要备份的表，单击“添加”添加到“备份文件”框内。 单击“确定”添加备份数据文件。 正则表达式筛选
”选择一个数据库，页面显示数据库中所有的表。 默认数据库为“default”。 单击数据库中的表名称，打开表的详细信息。 支持导入数据、浏览数据或查看文件存储位置。查看数据库所有的表时，可以直接勾选表然后执行查看、浏览数据操作。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止
读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只能对简
支持两种方式选择备份数据： 添加备份数据文件 单击导航中某个数据库的名称，将展开显示此数据库中的所有表，勾选指定的表。 MRS 3.2.0及之后版本： 单击“添加”。 在“文件目录”框内选择要备份的表，单击“添加”添加到“备份文件”框内。 单击“确定”添加备份数据文件。 MRS 3
HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例 在HBase作业中，Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加，则此作业无法正常运行。 HBase 导入前清理数据 导入前清空原表的数据。“True”为执行清空，
HBase是基于Key-Value的分布式存储数据库，基于rowkeys对表中的数据按照字典进行排序。如果您根据指定的rowkey查询数据，或者扫描指定rowkey范围内的数据，HBase可以快速查找到需要读取的数据，从而提高效率。在大多数实际情况下，会需要查询列值为XXX的数据。HBase提供了Fil
ClickHouse数据导入导出 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 使用ClickHouse客户端导入导出数据 CSV格式数据导入 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database
读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HB
读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */
备份CDL业务数据 操作场景 为了确保CDL日常数据安全，或者系统管理员需要对CDL进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对CDL数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 CDL的数据存储在DBService与Kafka
备份Kafka元数据 操作场景 为了确保Kafka元数据安全，或者系统管理员需要对ZooKeeper进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对Kafka元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
模型有较大的查询性能优势，尤其是在聚合查询以及需要用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
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