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除以及数据的插入、查询等操作。 本工程中包含了建立服务端连接、创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据及删除数据表等操作示例。 ClickHouseJDBC-Transaction-JavaExample ClickHouse事务开发代码样例，仅MRS 3.3.0及之后版本支持。
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
快速开发Kafka应用 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量
key）的数据分区分块存储、前缀稀疏索引（order by和primary key）。 ReplacingMergeTree 相对于MergeTree，它会用最新的数据覆盖具有相同主键的重复项。 删除老数据的操作是在分区异步merge的时候进行处理，只有同一个分区的数据才会被去重
Server页面加载Task个数较多的Spark应用时，由于无法把全部的数据放入内存中，导致数据溢出到磁盘时，会产生前缀为“temp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApplications”
的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图1所示。 图1 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台，用户直接访问并使用全部的资源和服务。 用户的应用可能只用到集群的部分资源，资源利用效率低。 不同用户的数据可能存放在一起，难以保证数据安全。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
此处引用，且已创建数据库，具体请参考创建并配置RDS实例。单击“查看数据库实例”查看已创建的实例。 数据库 dataname 待连接的数据库的名称。 用户名 datauser 登录待连接的数据库的用户名。 密码 - 登录待连接的数据库的密码。 当用户选择的数据连接为“RDS服务M
设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景，可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储；同时读取的数据存放在同一行；同时读取的数据存放在同一cell。
OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点：
ace、debug、information、warning、error、fatal，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越低，打印出来的日志就越详细。 ClickHouse支持日志文件大小和文件数目的调整。 登录FusionInsight Manager界面，访问“集群
TTL变更 场景1：TTL周期由小变大方案： 方案1：新建一张TTL时间为最新时间的表结构相同但名不同的表，把原表的数据导入新表，交换表名字； 方案2：业务代码中异步下发CK的修改TTL语句，下发之后业务代码不需要等待执行结果 1）类似在shell中，nohup sh xx.sh
IoTDB应用开发简介 IoTDB介绍 IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2
向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public
Manager和Logout等部分。 在YARN的Web UI界面，查找到对应的Flink应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入Flink Web页面 查看程序执行的打印结果：找到对应的Task Manager，查看对应的Stdout标签日志信息。 查看Flink日志获取应用运行情况。
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 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表 创建Phoenix表 向Phoenix表中写入数据 读取Phoenix表数据 配置HBase应用输出运行日志 父主题：
Server页面加载Task个数较多的Spark应用时，由于无法把全部的数据放入内存中，导致数据溢出到磁盘时，会产生前缀为“temp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApplications”
权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。 如果
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