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通过KuduClient.alterTable(String name, AlterTableOptions ato)方法修改表对象。 代码样例 如下是写数据的代码片段： // Alter the table, adding a column with a default value. // Note:
在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java API接口来进行描述： 建立Kudu连接 创建Kudu表 写Kudu数据 修改Kudu表 删除Kudu表 父主题： 开发Kudu应用
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client
开发HBase应用 HBase样例程序开发思路 创建Configuration 创建Connection 创建HBase表 删除HBase表 修改HBase表 插入HBase数据 删除HBase数据 使用Get读取HBase数据 使用Scan读取HBase数据 使用HBase过滤器Filter
开发Kudu应用 建立Kudu连接 创建Kudu表 打开Kudu表 修改Kudu表 写Kudu数据 读Kudu数据 删除Kudu表 父主题： 开发Kudu应用
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei
HBase应用开发简介 HBase介绍 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。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。
HBase应用开发简介 HBase介绍 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。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。
tyKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys
返回：上次成功的应用wal编辑的时间戳 getAppliedBatches() 返回类型：long 返回：应用的数据总批数 getAppliedOps() 返回类型：long 返回：应用数据ops的总数 getAppliedHFiles() 返回类型：long 返回：应用的HFile总数
Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取数据，执行对应处理之后，然后将结果数据回写至Kafka中。 例如：Spark Streming中定义了批次时间，如果数据传入Kafka的速率为10MB/s，而Spark Streaming中定义了每60s一个批次，回写数据总共为60
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。
DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系 应用到DStrea
DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系 应用到DStrea
Worker：负责执行任务和处理数据。 Connector：HetuEngine访问数据库的接口，HetuEngine通过Connector的驱动连接数据源，读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。 Catalog：HetuEngine中一个catalog配置文件对应一个数据源，一个数据源可以有多
precombine.field 必填 数据合并字段。 根据实际填写 write.tasks 选填 写Hudi表task并行度，默认值为4。 4 index.bootstrap.enabled 选填 Flink采用的是内存索引，需要将数据的主键缓存到内存中，保证目标表的数据唯一，因此需要配置该值，
开发OpenTSDB应用 OpenTSDB样例程序开发思路 配置OpenTSDB参数 写入OpenTSDB数据 查询OpenTSDB数据 删除OpenTSDB数据 父主题： OpenTSDB开发指南
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 示例代片段参考如下： String insertSql = "insert into " + databaseName
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
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