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MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖的ja
ClickHouse数据导入导出 使用ClickHouse客户端导入导出数据 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database
MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
用户认证密钥文件。 快速建立数据连接：通过数据连接功能配置访问一个组件。创建“数据连接类型”为“HDFS”类型时需创建集群连接，其他数据连接类型的“认证类型”为“KERBEROS”需创建集群连接，“认证类型”为“SIMPLE”不需创建集群连接。 “数据连接类型”为“Kafka”时，认证类型不支持“KERBEROS”。
5及其以前的版本，新版本集群应为MRS1.7及其以后的版本。 迁移数据前用户应该有旧的索引数据。 安全集群需配置跨集群互信和启用集群间拷贝功能，普通集群仅需启用集群间拷贝功能。详情请参见配置跨集群互信。 操作步骤 把旧集群中的用户数据迁移至新集群中。迁移数据需单表手动同步新旧集群的数据，通过Export、distcp、Import来完成。
免信息泄露。 HBase表重建 重启目的集群的HBase服务，使数据迁移生效。在启动过程中，HBase会加载当前HDFS上的数据并重新生成元数据。启动完成后，在Master节点客户端执行如下命令加载HBase表数据。 $HBase_Home/bin/hbase hbck -fixMeta
列数，全部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 HBase输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置HBase表名错误，全部数据成为脏数据。 “主键”没有配置主键列，全部数据成为脏数据。 配置输入
数据导入 概述 使用Loader导入数据 典型场景：从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 典型场景：从SFTP服务器导入数据到HBase 典型场景：从SFTP服务器导入数据到Hive 典型场景：从FTP服务器导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS
数据写入 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 Hudi写入小精度Decimal数据失败
数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS
ervice数据库默认用户及初始密码。 Hive元数据存放在外部的关系型数据库存储时，请通过如下步骤获取信息： 集群详情页的“数据连接”右侧单击“单击管理”。 在弹出页面中查看“数据连接ID”。 在MRS控制台，单击“数据连接”。 在数据连接列表中根据集群所关联的数据连接ID查找对应数据连接。
添加HetuEngine数据源 使用HetuEngine跨源跨域访问数据源 添加Hive数据源 添加Hudi数据源 添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 添加Oracle数据源
如何重置MRS Kafka数据？ 删除Kafka topic信息即重置Kafka数据，具体命令请参考： 删除topic：kafka-topics.sh --delete --zookeeper ZooKeeper集群业务IP:2181/kafka --topic topicname
单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考配置项中使用宏定义。 test 临时表 数据库临时表表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，冻结的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中，这一过程称为分区数据解冻。
数据导出 概述 使用Loader导出数据 典型场景：从HDFS/OBS导出数据到SFTP服务器 典型场景：从HBase导出数据到SFTP服务器 典型场景：从Hive导出数据到SFTP服务器 典型场景：从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 典型场景：从HBase导出数据到关系型数据库
栈云原生大数据平台。它包含HDFS、Hive、HBase、Spark等大数据组件，专为分析海量企业数据而量身定制。 Spark提供了类似SQL的Spark SQL语言，用于对结构化数据进行操作。使用Spark SQL，可以访问不同的数据库，用户可以从这些数据库中提取数据，处理并加载到不同的数据存储中。
MRS具有开放的生态，支持无缝对接周边服务，快速构建统一大数据平台。 以全栈大数据MRS服务为基础，企业可以一键式构筑数据接入、数据存储、数据分析和价值挖掘的统一大数据平台，并且与数据治理中心DataArts Studio及数据可视化等服务对接，为用户轻松解决数据通道上云、大数
Flume数据采集慢 问题现象 Flume启动后，Flume数据采集慢。 原因分析 Flume堆内存设置不合理，导致Flume进程一直处于频繁GC。查看Flume运行日志： 2019-02-26T13:06:20.666+0800: 1085673.512: [Full GC:[CMS:
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