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serviceDiscoveryMode=hsbroker&SSL=false 参考图3所示配置数据库表，选择“数据准备 > 数据列表”，单击“添加分组”，选择“添加表 > 数据库表 ”。 图3 配置数据 设置需要用于做分析的表，如图4~图6所示。
HBase ACL安全配置 功能简介 访问权限控制，在关系型数据库中是一个已经很成熟的技术，HBase实现了一个较为简单的特性。这些特性归纳为读（R）、写（W）、创建（C）、执行（X）和管理（A）等。在普通模式下，该功能只有在开启HBase权限管理时才支持。
在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > IoTDB > 普通用户权限”，勾选root根目录的“设置数据库”权限。 单击“root”，选择对应的存储组，勾选“创建”、“修改”、“写”、“读”、“删除”权限，单击“确定”保存。
查看ClickHouse慢查询语句 操作场景 在ClickHouse上执行SQL语句查询时，常因为SQL语句的分区、where条件以及索引等设置不合理问题，导致SQL查询很慢，影响数据库的整体性能。针对该场景，MRS提供了ClickHouse慢查询语句的监控功能。
HBase本地二级索引介绍 场景介绍 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。
创建HBase索引进行数据查询 操作场景 HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库，HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。
图3展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。
插入HBase数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据复制 数据恢复 父主题： 数据迁移
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。
在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限。
在“Database”右侧下拉列表选择一个Hive中的数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 在HiveQL语句编辑区输入HiveQL语句。
典型场景：从关系型数据库导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到Hive 典型场景：从HDFS/OBS导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到ClickHouse 典型场景：从HDFS导入数据到ClickHouse 父主题： 使用Loader
图1展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。
创建HBase索引进行数据查询 操作场景 HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库，HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。
HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。
否 任务运行失败 /tmp/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon
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