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创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要
创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要
导入并配置Oozie样例工程 操作场景 将下载的样例工程导入到Windows开发环境IDEA中即可开始样例学习。 前提条件 已按照准备本地应用开发环境章节准备好开发用户，例如developuser，并下载用户的认证凭据文件到本地。 用户需要具备Oozie的普通用户权限，HDFS访问权限，Hi
服，使退服的角色实例不再提供服务。 在排除故障后，可以将已退服的角色实例入服。 MRS集群支持退服、入服的角色实例包括： HDFS的DataNode角色实例 Yarn的NodeManager角色实例 HBase的RegionServer角色实例 ClickHouse的ClickHouseServer角色实例（MRS
行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。 用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，具体可参考配置华为开源镜像仓。
选择“系统 > 权限 > 角色 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如developrole。 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope ”，勾选“global”的“管理”、“创建”、“读”、“写”和“执行”，单击“确定”保存。
修改MRS集群系统域名 操作场景 每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的系统需要定义唯一的域名。FusionInsight Manager的域名在安装过程中生成，如果需要修改为特定域名，系统管理员可通过FusionInsight Manager进行配置。 修改系统域名为高
AUTHORIZATION”区域的组件插件名称“OBS”。 单击“Add New Policy”，为1新建的用户组添加相应OBS路径的“Read”和“Write”权限。 例如，为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”和“Write”权限：
"table_test","default") 传入数据库名、表名和自定义的segment列表，获取自定义合并操作会被合并的segment列表，得到的segment列表可以当做getMergedLoadName函数的参数传入： /** * Identifies all segments
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 父主题： 准备Doris应用开发环境
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.examples
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.examples
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 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.examples
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 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.examples
hbase.examples”包的“TestMain”类main方法中的testHBaseDualReadSample注释，确保“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseDualReadSample”类中的“IS_CREATE_CONNE
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
s”目录下自动创建一个和分区名称一样的znode的问题。 解决调用MRS的作业管理接口API，返回的Spark日志的url和实际不一致的问题。 解决Spark JDBCServer切换成多实例模式后shuffle数据会不断累积，导致磁盘被打满的问题。 解决Spark InsertOverwrite数据不一致问题。
便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。 如果需要使用savepoints的功能，强烈推荐用户为
便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。 如果需要使用savepoints的功能，强烈推荐用户为
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