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使用Loader从HDFS/OBS导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS/OBS导入到HBase。 前提条件 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HDFS/OBS目录和数据。 确保用户
使用Loader从HDFS导入数据到ClickHouse 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS导入到ClickHouse。 前提条件 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HDFS目录和数据。 ClickH
使用Loader从关系型数据库导入数据到ClickHouse 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到ClickHouse，本章节以MySQL为例进行操作。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 ClickHouse表已创建
使用Loader从HBase导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到关系型数据库。 前提条件 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HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
使用Loader从Hive导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到关系型数据库。 前提条件 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。
典型场景：从HBase导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到关系型数据库。 前提条件 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HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
典型场景：从关系型数据库导入数据到ClickHouse 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到ClickHouse，本章节以MySQL为例进行操作。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 ClickHouse表已创建，确保
Spark Streaming性能调优 操作场景 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。
典型场景：从FTP服务器导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从FTP服务器导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 获取FTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备FTP服务器上源文件的读取权限。若源文件
Spark Streaming性能调优 操作场景 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。
使用Loader从FTP服务器导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从FTP服务器导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 获取FTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备FTP服务器上源文件的读取权限。如
使用Loader从SFTP服务器导入数据到Hive 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Hive。 前提条件 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中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和
使用Loader从HDFS导出数据到ClickHouse 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS导出到ClickHouse。 前提条件 在FusionInsight Manager创建一个角色，添加ClickHouse
典型场景：从SFTP服务器导入数据到Hive 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Hive。 前提条件 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中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码，
议分批删除分区，一次删除分区不超过1000个。 建议带分区查询大分区表 查询大分区表时，如果不带分区，会进行全表扫描，造成元数据和HDFS压力，查询缓慢，可能会导致Hiveserver FullGC报错。因此，建议带分区进行查询，多分区查询可配置以下HiveServer和MetaStore参数进行优化：
准备本地应用开发环境 选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 JDK使用1.8版本，Eclipse使用4.3.2及以上版本。 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle
典型场景：从Hive导出数据到SFTP服务器 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到SFTP服务器。 前提条件 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中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码，
使用Loader从Hive导出数据到SFTP服务器 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到SFTP服务器。 前提条件 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中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和
使用Loader从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HDFS/OBS导出到关系型数据库。 前提条件 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HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
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