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记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作场景 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS权限，才能运行HDFS样例工程。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如hdfsrole。
Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。
单击右上角的“导入”可导入数据。 单击“概述”，在“属性”域可查看表文件的位置信息。 可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数
单击右上角的“导入”可导入数据。 单击“概述”，在“属性”域可查看表文件的位置信息。 可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数
图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图6 选择JDK目录
Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。
MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如flinkrole。 在“权限”的表格中选择“HDFS > File System
连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名。 值：连接属性值。 “组”设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，单击“确定”保存。 “队列”设置Loader的任务在指定的Yarn队列中执行。默认值“root
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“Project
连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名。 值：连接属性值。 “组”设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，单击“确定”保存。 “队列”设置Loader的任务在指定的Yarn队列中执行。默认值“root
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
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Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“Project
on?query_string”格式的lvy URL，将一个或多个文件、JAR文件或ARCHIVE文件添加至分布式缓存的资源列表中。 list FILE[S] list JAR[S] list ARCHIVE[S] 列出已添加至分布式缓存中的资源。 list FILE[S] <filepath>*
Map）特性优化了Memstore的数据结构，可以有效减少数据写入场景下的内存占用，降低GC频率，优化数据写入性能。若实际业务场景中对数据写入性能要求较高时，建议开启此特性。 本章节内容仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作步骤 登录集群的FusionInsight Manager界面，选择“集群
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
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