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使用loader-backup工具备份作业数据 操作场景 通过Loader WebUI或客户端工具loader-tool创建好作业后，可使用loader-backup工具进行数据备份。 仅有数据导出的Loader作业才支持数据备份。 此工具为Loder的内部接口，供上层组件HBa
开源sqoop-shell工具使用示例（SFTP - 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。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件
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。
使用loader-backup工具备份作业数据 操作场景 通过Loader WebUI或客户端工具loader-tool创建好作业后，可使用loader-backup工具进行数据备份。 仅有数据导出的Loader作业才支持数据备份。 此工具为Loder的内部接口，供上层组件HBa
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。
使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据RowKey的命名规则、RowKey的范围、字段名以及字段值进行批量更新数据。 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 执行如下命令更新从“row_start”到“row_s
Streaming Context启动时，如果应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output S
ZooKeeper常用配置参数 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入ZooKeeper“全部配置”页面。在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 配置参数 说明 默认值 skipACL 是否跳过ZooKeeper节点的权限检查。 no maxClientCnxns Zoo
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
Yarn常用配置参数 队列资源分配 Yarn服务提供队列给用户使用，用户分配对应的系统资源给各队列使用。完成配置后，您可以单击“刷新队列”按钮或者重启Yarn服务使配置生效。 参数入口： 用户可在Manager系统中，选择“租户资源 > 动态资源计划 > 队列配置”。 参数说明以
提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 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Bul
用Flume客户端加密工具。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客户端数据并放入配置的Channel中。常用配置如表1所示： 图1 Avro Source 表1 Avro Source常用配置 参数 默认值 描述
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由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。与Ope
提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 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
Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util
用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中的核心概念。时间序列可以被看作产生时序数据的传感器所在的完整路径，在IoTDB中所有的时间序列必须以root开始、以传感器作为结尾。 IoTDB样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
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