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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，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
3.2.0-LTS.1。 组件选择：请根据业务需求合理选择需要的组件，部分类型集群创建后不支持添加服务。 元数据：选择“本地元数据”。 网络配置： 可用区：默认即可。 虚拟私有云：默认即可。 子网：默认即可。 安全组：默认即可。 弹性公网IP：默认即可。 节点配置： CPU架构：默认即可。MRS
编译并运行HBase应用 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在windows下使用REST API操作HBase集群时，JDK版本需为jdk1.8.0_60及以上版本。从集群环境中获取jdk的cacerts文件，并复制“/opt/Bigd
开源sqoop-shell工具使用示例（SFTP - HDFS） 操作场景 本文将以“从SFTP服务器导入数据到HDFS”的作业为例，介绍如何分别在交互模式和批量模式下使用sqoop-shell工具进行创建和启动Loader作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件
-setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令，给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点，如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。
典型场景：从关系型数据库导入数据到Hive 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
使用sqoop-shell工具导入数据到HDFS 操作场景 本文将以从SFTP服务器导入数据到HDFS的作业为例，介绍如何分别在交互模式和批量模式下使用sqoop-shell工具进行创建和启动Loader作业。 前提条件 已安装并配置Loader客户端，具体操作请参见使用客户端运行Loader作业。
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
下的容灾。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 主备集群都已经安装并启动成功，且获取集群的管理员权限。 必须保证主备集群间的网络畅通和端口的使用。 如果主集群部署为安全模式且不由一个FusionInsight Manager管理，主备集群必须已配置跨集群互信。如果主
使用Loader从关系型数据库导入数据到Hive 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执行时操作的Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
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
-setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令，给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点，如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
创建并配置RDS实例 登录RDS管理控制台，购买RDS实例，具体操作请参考购买实例。 为了保证集群和MySQL或PostgreSQL数据库的网络访问，建议该实例与MRS集群的虚拟私有云和子网一致。 RDS实例的安全组入方向规则需要放通MySQL（默认为“3306”）和Postgre
创建FlinkServer作业对接JDBC 本章节适用于MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 FlinkServer支持对接JDBC。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，介绍JDBC的MySQL作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义，以及创建
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 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。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。IoTDB数据查询及分析包括以下两种场景： IoTDB时序数据查询 IoT
典型场景：从关系型数据库导入数据到HBase 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HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
为了提高导入数据速度，需要确保以下条件： 每个Map连接时，相当于一个客户端连接，因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或
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