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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
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bi
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
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bi
使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引，HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具，该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下： 在表中预先存在大量数据的情况下，可能希望在某个列
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bi
Storm常用参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 参数入口，请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 默认值 supervisor.slots.ports supervisor上能够运行workers的端口列表。每个worke
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
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
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
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bi
使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引，HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具，该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下： 在表中预先存在大量数据的情况下，可能希望在某个列
使用Flume客户端加密工具 安装Flume客户端后，配置文件的部分参数可能需要填写加密的字符，Flume客户端中提供了加密工具。 安装Flume客户端。 登录安装Flume客户端的节点，并切换到客户端安装目录。例如“/opt/FlumeClient”。 切换到以下目录 cd f
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
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
操作场景 数据比对即是对源端数据库中的数据和目标端Hive中的数据作数据一致性校验，如果数据不一致，CDL可以尝试修复不一致的数据。 当前数据对比任务支持手动全量任务比对。数据比对任务采用On Yarn的运行形态，比对结果会上传到HDFS目录。 数据比对目前仅支持基本数据类型比对， 不支
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： MRS 3.x之前的版本集群执行以下操作： 用户在MRS控制台上，选择“租户管理 > 资源分布策略”。
使用Flume客户端加密工具 安装Flume客户端后，配置文件的部分参数可能需要填写加密的字符，Flume客户端中提供了加密工具。 安装Flume客户端。 登录安装Flume客户端的节点，并切换到客户端安装目录。例如“/opt/FlumeClient”。 切换到以下目录 cd f
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
IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。IoTDB数据查询及分析包括以下两种场景： IoTDB时序数据查询 IoTDB以时间序列为基础，提供丰富的时间序列查询语义，包含精确点查询，时间范围查询，分组查询，最新点查询等。 图1 IoTDB时序数据查询 跨源IT/OT数据统一分析 I
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