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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。
调整HetuEngine INSERT写入优化 调整HetuEngine元数据缓存 调整HetuEngine动态过滤 开启HetuEngine自适应查询执行 调整Hive元数据超时 调整Hudi数据源性能 父主题： 使用HetuEngine
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）
Spark2x多主实例 Spark2x多租户 Spark2x与其他组件的关系 Spark2x开源新特性说明 Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 父主题： 组件介绍
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 配置BulkloadTool工具支持解析自定义分隔符 父主题： HBase企业级能力增强
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。
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
Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数 父主题： 使用Spark/Spark2x
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
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
使用HetuEngine HetuEngine交互查询引擎概述 HetuEngine用户权限管理 快速使用HetuEngine访问Hive数据源 创建HetuEngine计算实例 添加HetuEngine数据源 配置HetuEngine物化视图 配置HetuEngine SQL诊断功能
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
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*';
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
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
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：
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
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
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