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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
离线数据加载：通过CDM将Hive外表数据迁移到Doris 应用场景 离线数据，端到端时延无要求。在存在DataArts Studio工具的场景下，数据加载使用CDM进行将离线的Hive外表数据迁移到MRS Doris。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件
手动将CSV离线数据导入至IoTDB 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统，采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据： 批量导入数据：通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。
快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群 操作场景 本入门提供从零开始创建Hadoop离线数据分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分
离线数据加载：通过Spark视图读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Spark视图读取Hive外表数据写入到Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 应用场景 MRS离线处理集群，可对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。
离线数据加载：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris 应用场景 本地CSV文件数据通过StreamLoad导入到Doris，需要写入Doris的数据不重复，通过引入 Unique 数据模型保证 Key 的唯一性。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载
离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Doris创建Catalog成功读取Hive外表数据并写入Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以
离线数据加载：通过Broker Load将ORC格式的Hive数据导入Doris 应用场景 通过Broker Load将ORC格式的Hive表数据导入到Doris。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工具时，可
离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 应用场景 通过Doris创建Catalog成功读取RDS-MySQL数据并写入Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数
FS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。Spark2x的开源新特性请参考Spark2x开源新特性说明。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 更新管理 安全加固 MRS集群保留JDK说明
beeswax和Impala查询UI。 impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 父主题： Impala应用开发概述
进行数据查询。 离线数据集成：离线数据集成可以从数据湖中集成离线数据，或者直接集成本地文件到Doris中。离线数据湖中的数据可以通过CDM或者加载外表的方式进行数据集成，本地文件则通过Doris自带的StreamLoad工具进行本地文件加载。 离线数据加载 离线数据可以从数据湖加
的对象将不再上报告警，避免在升级等维护变更期间系统产生大量无意义的告警，影响运维人员对集群状态的判断。 集群维护模式 集群未正式上线或暂时离线进行运维操作时（例如非滚动方式的升级），可将整个集群配置为维护模式。 服务维护模式 对特定服务进行维护操作时（例如对该服务的实例进行批量重
ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本） 告警解释 系统周期性进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区丢失（如由于设备拔出、设备离线、删除分区等原因）时，产生此告警。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12014 严重 是：MRS 1.9.3.10及之后补丁版本
集群状态信息，请参见表2。 集群版本 MRS版本信息。 集群类型 支持以下集群类型： 分析集群：用来做离线数据分析，提供的是Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供的是流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务，提供的是Hadoop体系的组件和流式处理组件。
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