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resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
导入并配置Hive JDBC/HCatalog样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的JDBC接口样例代码，需要完成下面的操作。 本章节以在Windows环境下开发JDBC/HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 HCatalog样例仅支持在Linux节点上运行。
默认取值： default archive_path 否 String 参数解释： SQL执行结果的转储文件夹。只有select语句才会转储查询的结果。当前仅支持转储到OBS中。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
导入并配置SpringBoot样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 该章节以在Windows环境下开发SpringBoot方式连接Hive服务的应用程序为例。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作步骤
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
Zone”。单击“Save”保存。如需添加多条策略有效期，可单击按钮添加。如需删除策略有效期，可单击按钮删除。 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。等待策略生效后，验证相关权限是否正常。 如需禁用某条策略，可单击按钮编辑策略，设置策略开关为“Disabled”。 如果不再使用策略，可单击按钮删除策略。
the file system”。 图4 进入HDFS WebUI 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图5 查看HDFS目录和文件 父主题： 配置Flume非加密传输数据采集任务
WebUI，然后选择“Utilities > Browse the file system”。 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图4 查看HDFS目录和文件 父主题： 配置Flume非加密传输数据采集任务
确保用户的user.principal与指定的keytab文件对应。 可通过klist -kt keytabpath/user.keytab查看。 如果集群有做过切换域名操作，需要保证url中使用的principal字段是新域名。 如默认为hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP
用户输入带有敏感信息（如登录密码）的参数时，可通过在参数名前添加“@”的方式为该参数值加密，以防止敏感信息被明文形式持久化。 在MRS管理控制台查看作业信息时，敏感信息会显示为“*”。 例如：username=testuser @password=用户密码 - 服务配置参数 可选参数，用于为本次执行的作业修改服务配置参数。
the file system”。 图4 进入HDFS WebUI 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图5 查看HDFS目录和文件 父主题： 配置Flume非加密传输数据采集任务
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
0-SNAPSHOT.jar com.huawei.bigdata.HCatalogExample -libjars $LIB_JARS t1 t2 运行结果查看，运行后t2表数据如下所示： 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:2181,192.168.1.> select *
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
"kafkaBolt" grouping: type: SHUFFLE #分组方式为shuffle，无需传入参数 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Storm样例工程应用。 将4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Storm业务。
根据已有信息创建表。 2 导入用户数据。 3 增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 5 根据用户姓名进行查询。 6 为提升查询性能，创建二级索引或者删除二级索引。 7 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。
0。不可与“Map数”同时配置。 1000 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 数据导入
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