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foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
当完成MRS集群部署后，可以根据自身的业务需求使用MRS提供的一系列常用实践。 表1 MRS常用最佳实践 实践 描述 数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 本实践指导使用Spark实现车主驾驶行为分析。用于了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为进行分
Table 将适用该策略的表。 可支持通配符“*”，例如“table1:*”表示table1下的所有表。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。 说明： Ranger界面上HBase服务插件的“hbase.rpc.
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到S
Table 将适用该策略的表。 可支持通配符“*”，例如“table1:*”表示table1下的所有表。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。 说明： Ranger界面上HBase服务插件的“hbase.rpc.
基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超
对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对MRS服务，管理员能够控制IAM用户仅能对集群进行指定的管理操作。如不
资源计划的结束时间，格式与“start_time”相同。 约束限制： 不早于start_time表示的时间，且与start_time间隔不小于30min。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 min_capacity 是 Integer 参数解释： 资源计划内该节点组的最小保留节点数。
集群添加组件 功能介绍 集群添加组件，仅MRS 3.1.2及之后普通版本和MRS 3.1.2-LTS.2及之后的LTS版本的自定义集群支持添加组件功能。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/components
资源计划的结束时间，格式与“start_time”相同。 约束限制： 不早于start_time表示的时间，且与start_time间隔不小于30min。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 min_capacity 是 Integer 参数解释： 资源计划内该节点组的最小保留节点数。
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节中创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
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