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Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
Hive客户端显示“0: jdbc:hive2://10.172.0.43:21066/>”，表示当前连接的HiveServer节点IP地址为“10.172.0.43”。 创建函数、删除函数或者修改任意数据库。 需要授予“Hive管理员权限”。 操作Hive中所有的数据库和表。
procId: 64 completed 在Linux中调测Phoenix样例 在linux环境中调测Phoenix样例，需有与集群环境网络相通的ECS，详情请参见准备本地应用开发环境。 修改样例。将样例代码TestMain中“enablePhoenix”值改为“true”，开启调用Phoenix样例程序接口。
准备Spark本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个......）。 2 对于所有locators的
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.9 发布时间 2024-06-30 解决的问题 MRS 3.2.0-LTS.1.9修复问题列表： 解决HetuEngine查询gauss date字段报错的问题。 解决HetuEngine计算实例在Yarn上启动失败的问题。
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
访问Storm的WebUI 操作场景 用户可以通过Storm的WebUI，在图形化界面使用Storm。 Storm的WebUI支持查看以下信息： Storm集群汇总信息 Nimbus汇总信息 拓扑汇总信息 Supervisor汇总信息 Nimbus配置信息 前提条件 获取用户“a
使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hive集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 使用华为云CDM服务“场景迁移功能”可以一键式便捷地完成Hive数据的迁移。 本章节以通过华为云CDM服务
使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hadoop集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能
通过Hue执行HetuEngine SQL 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中执行HetuEngine语句时，可以通过Hue完成任务。 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 前提条件 需要MRS集群已安装HetuEngine组件并添加HSFabric实例。HSFabr
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServ
使用Hive CBO功能优化多表查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。
典型场景：从HBase导出数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户已授权
使用Loader从HBase导出数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户
工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“hcatalog-example”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.
Hive客户端显示“0: jdbc:hive2://10.172.0.43:21066/>”，表示当前连接的HiveServer节点IP地址为“10.172.0.43”。 创建函数、删除函数或者修改任意数据库。 需要授予“Hive管理员权限”。 操作Hive中所有的数据库和表。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
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