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批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight
批量迁移Loader作业 操作场景 Loader支持将作业批量从一个分组（源分组）迁移到另一个分组（目标分组）。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 源分组和目标分组均存在。 当前用户具备源分组和目标分组的编辑“Group Edit”权限。 当前用户具备源分组的作业编辑“Jobs
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。
批量导入Loader作业 操作场景 Loader支持批量导入某个配置文件中的所有作业。 前提条件 当前用户具备待导入作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 如果作业所在的分组不存在，则会自动先创建该分组。当前用户就是该分组的创建者，拥有该分组的编辑“Jobs Edit”权限。
批量迁移Loader作业 操作场景 Loader支持将作业批量从一个分组（源分组）迁移到另一个分组（目标分组）。 前提条件 源分组和目标分组均存在。 当前用户具备源分组和目标分组的编辑“Group Edit”权限。 当前用户具备源分组的作业编辑“Jobs Edit”权限或待迁移作业的编辑“Edit”权限。
批量导入Loader作业 操作场景 Loader支持批量导入某个配置文件中的所有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导入作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 如果作业所在的分组不存在，则会自动先创建该分组。当前用户就是该分组的创建者，拥有该分组的编辑“Jobs
ClickHouse数据加工流程最佳实践：在数据湖中通过Hive&Spark（批量）/FlinkSQL（增量）加工成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工 建议使用Hive/Spark进行数据批量加工，FilkSQL进行数据增量加工。 数据入库
批量构建HBase全局二级索引数据 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可基于MapReaduce任务，批量构建已有数据的索引数据。 批量构建全局二级索引数据 只有处于INACTIVE状态的索引才能进行批量构建，如需重建索引数据，请先修改索引状态。 数据表中存在大量数
HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。
HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。
析物联网时序数据的软件系统，采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据： 批量导入数据：通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。 批量导出数据：通过export-csv.sh离线方式进行数据的导出。 图1 导入导出IoTDB数据
查询HBase全局二级索引信息 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 查询HBase全局二级索引信息 在HBase客户端执行以下命令可查看索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global
配置BulkloadTool工具支持解析自定义分隔符 操作场景 Phoenix提供了批量数据导入工具CsvBulkloadTool，相关特性介绍请参见https://phoenix.apache.org/bulk_dataload.html，在此特性基础上，支持导入自定义分隔符文
使用sqoop-shell工具导入数据到HBase 操作场景 本文将以从Oracle导入数据到HBase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。
BulkLoad工具配置文件说明 该章节主要介绍使用BulkLoad工具的其他配置操作以获取需要查看的数据。 配置自定义的组合rowkey 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据时，支持用户自定义组合rowkey。BulkLoad组合rowkey即通过一些规则将多个列名经过一些自定义处理，组合生成新的rowkey。
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。
BulkLoad工具配置文件说明 配置自定义的组合rowkey 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据时，支持用户自定义组合rowkey。BulkLoad组合rowkey即通过一些规则将多个列名经过一些自定义处理，组合生成新的rowkey。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。
INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行结束会自动转换到ACTIVE状态，此状态下可以正常读写。 DROPPING：索引正在被删除，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。
开源sqoop-shell工具使用示例（Oracle - HBase） 操作场景 本文将以“从Oracle导入数据到HBase”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 已安装并配置Loa
大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能： 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件，返回该表目录中所有数据文件的平均大小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型
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