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FS客户端使用的可访问OBS服务器对象的SDK。 ShardView 提供一个全局的集群视图。给定一个文件分片key，通过查询ShardView可以定位其在哪一个物理节点上。 CacheCore 提供数据读取，分片查询、数据预取、缓存淘汰功能。 LocalStore 提供管理本地SSD中缓存数据的读和写功能。
配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题： ClickHouse开发指南（安全模式）
配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题： ClickHouse开发指南（安全模式）
多租户资源管理 特性简介 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，不接受将自己的数据与其他用户放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战：
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍Spark、Spark
op存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言
配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化 Datasource表优化 合并CBO优化 多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 父主题： 使用Spark/Spark2x
alias or column reference 'xxx'. 解决方案：set hive.cbo.enable=true; Hive SQL子查询编译报错：Unsupported SubQuery Expression 'xxx': Only SubQuery expressions
使用Get读取HBase数据 使用Scan读取HBase数据 使用HBase过滤器Filter 添加HBase二级索引 启用/禁用HBase二级索引 查询HBase二级索引列表 使用HBase二级索引读取数据 删除HBase二级索引 HBase Region的多点分割 HBase ACL安全配置
T去Kerberos认证，生成ST票据。 以上代码可在安全模式下的HDFS二次开发样例工程中创建KerberosTest.java，运行并查看调测结果，具体操作过程请参考HDFS开发指南（安全模式）。 父主题： MRS应用开发安全认证说明
Broker节点的主机名及端口，可通过集群FusionInsight Manager界面中选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例”查看。 SECURITY_PROTOCOL为连接Kafka的协议类型，在本示例中，配置为“SASL_PLAINTEXT”。 “TOKENID”和“HMAC”参考Kafka
presto-examples/conf/presto.properties * should be set. More details please refer to https://prestodb.io/docs/0.215/installation/jdbc.html. */ private static void
多语言 Storm作为计算平台，在业务层为用户提供了更为易用的业务实现方式：CQL（Continuous Query Language—持续查询语言）。CQL具有以下几个特点： 使用简单：CQL语法和标准SQL语法类似，只要具备SQL基础，通过简单地学习，即可快速地进行业务开发。
视图： 将视图v分别赋给用户hiveuser1、hiveuser2，当hiveuser1查询视图v时，“current_user()”被自动转化为hiveuser1，当hiveuser2查询视图v时，“current_user()”被自动转化为hiveuser2： create view
tablename（入湖时需提供）； 单条数据大小 = 平均 1KB（华为建议通过select * from tablename limit 100将查询结果粘贴在notepad++中得出100条数据的大小再除以100得到单条平均大小） 单表数据量大小(G) = 单表数据总条数*单表数据大小/1024/1024
创建HBase客户端连接 创建HBase表 创建HBase表Region 向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据
from_table1(a int,b string); create table in_table1(a int,b string); --查询表名以"show"开始的表的详细信息 show table extended like 'show*';
oop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系：
00之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，可以适当降低缓存区大小。 当offheap关闭时，默认值为“0.25”。当offheap开启时，默认值是“0
创建HBase客户端连接 创建HBase表 创建HBase表Region 向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据
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