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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题： HBase企业级能力增强
配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题： HBase企业级能力增强
快速使用HetuEngine访问Hive数据源 本章节指导用户从零开始使用HetuEngine对接Hive数据源，并通过HetuEngine查询本集群Hive数据源的数据库表。 前提条件 集群已安装HetuEngine、Hive服务及其所依赖的服务（DBService、KrbSer
实时OLAP数据查询：基于Unique表的单表检索查询和聚合查询 应用场景 本场景通过基于Unique模型表查询符合条件的数据。基于Unique模型表聚合查询，支持MIN，MAX，SUM，REPLACE四种聚合算法。 方案架构 Doris支持海量数据的亚秒级查询，支持单表数据的聚
apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.environment
使用REST接口查询HBase集群信息 功能简介 使用REST服务，传入对应host与port组成的url，通过HTTP协议，获取集群版本与状态信息。 代码样例 连接RestServer服务 普通模式下，用户不需要登录即可连接RestServer服务。所以请将“hbase-res
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使用REST接口查询HBase集群信息 功能简介 使用REST服务，传入对应host与port组成的url，通过HTTPS协议，获取集群版本与状态信息。 代码样例 获取集群版本信息 以下代码片段在“hbase-rest-example\src\main\java\com\huaw
Oozie Java接口介绍 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String
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REST接口介绍 Oozie常用REST接口与Java一样。 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 详情请参见http://oozie.apache.org/docs/5.1.0/WebServicesAPI.html。
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP，端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 除“:version”、“status”、“version”、“version/hive”、“version/hadoop”以外，其他API都需要添加user.name参数。
Oozie Shell接口介绍 表1 接口参数说明 命令 参数 含义 oozie version 无 显示oozie版本信息 oozie job -config <arg> 指定job配置文件（job.properties）路径 -oozie <arg> 指定oozie server地址
Oozie Java接口介绍 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String
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Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP，端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 除“:version”、“status”、“version”、“version/hive”、“version/hadoop”以外，其他API都需要添加user.name参数。
Oozie Rest接口介绍 常用接口与JAVA一样。 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 详情请参见http://oozie.apache.org/docs/5.1.0/WebServicesAPI.html。 父主题：
适用于企业海量数据分析。 其中Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取、转换和加载，即通常所称的ETL（Extraction，Transformation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立H
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