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SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
ALM-19014 在ZooKeeper上的容量配额使用率严重超过阈值 告警解释 系统每120秒周期性检测HBase服务的znode使用情况，当检测到HBase服务的znode容量使用率超出紧急告警的阈值（默认90%）时产生该告警。 当znode的容量使用率小于严重告警的阈值时，告警恢复。
ALM-19016 在ZooKeeper上的数量配额使用率严重超过阈值 告警解释 系统每120秒周期性检测HBase服务的znode使用情况，当检测到HBase服务的znode数量使用率超出紧急告警的阈值（默认90%）时产生该告警。 当znode的数量使用率小于严重告警的阈值时，告警恢复。
HBase冷热分离相关命令介绍 此章节主要介绍HBase冷热分离相关命令的使用，包括Shell命令和Java API命令。 Shell命令在HBase客户端执行，需提前安装HBase客户端，详情请参见安装MRS客户端。 设置HBase表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 create
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
ALM-16007 Hive GC 时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Hive服务的GC时间，当检测到Hive服务的GC时间超出阈值(连续3次检测超过12秒)时产生该告警。用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Hive”修改阈值。当Hive
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
mapPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
更新弹性伸缩策略 功能介绍 更新弹性伸缩策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群：cluster1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
mapPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群：cluster1 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
Flink REST API接口介绍 Flink具有可用于查询正在运行的作业的状态和统计信息以及最近完成作业的监视API。该监视API由Flink自己的WEB UI使用。 监视API是REST API，可接受HTTP GET请求并使用JSON数据进行响应。REST API是访问W
配置HetuEngine资源组 资源组介绍 资源组机制从资源分配的角度控制实例的整体查询负载，并可以对查询实施排队策略。可以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的
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