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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
查询OpenTSDB数据 功能简介 使用OpenTSDB的查询接口(/api/query)读取数据。 函数genQueryReq()生成查询请求,函数queryData()把查询请求发送到OpenTSDB服务端。 样例代码 以下代码片段在com.huawei.bigdata.opentsdb
写Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newSession()方法生成一个KuduSession对象,然后再把插入记录动作执行到Kudu表里。 代码样例 如下是写数据的代码片段: // Create a KuduSession. KuduSession session
写Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newSession()方法生成一个KuduSession对象,然后再把插入记录动作执行到Kudu表里。 代码样例 如下是写数据的代码片段: // Create a KuduSession. KuduSession session
配置Hive读取关系型数据库数据 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联的外表。该外表可以从关联到的关系型数据库中读取数据,并与Hive的其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取数据的关系型数据库如下: DB2 Oracle 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
作为存储引擎,通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作: 首先在计算引擎上(比如Impala)用SQL语句创建表对象; 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据; 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中,为了不引入额外的计算引擎,将以Kudu为主,全部通过Java
支持两种方式选择备份数据: 添加备份数据文件 单击导航中某个数据库的名称,将展开显示此数据库中的所有表,勾选指定的表。 MRS 3.2.0及之后版本: 单击“添加”。 在“文件目录”框内选择要备份的表,单击“添加”添加到“备份文件”框内。 单击“确定”添加备份数据文件。 正则表达式筛选
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明
行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的HBase数据。 建议一个恢复任务只恢复一个组件的元数据,避免因停止某个服务或实例影响其他组件的数据恢复。同时恢复多个组件数据,可能导致数据恢复失败。 HBase元数据不能与NameNode元数据同时恢复,会导致数据恢复失败。 对系统的影响
分析Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,参考样例程序中的JDBCExample.java。
支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据,建议手动备份最新管理数据后,再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的IoTDB数据。 建议一个恢复任务只恢复一个组件的元数据,避免因停止某个服务或
导入导出Hive表/分区数据 操作场景 在大数据应用场景中,往往存在将Hive中的数据表迁移到另一个集群上,使用Hive的导入导出命令可以实现表级别数据迁移,即可使用Export命令将源集群的Hive表导出到目标集群的HDFS中,再在目标集群使用Import命令将导出的数据导入到相应的Hive表中。
序场景,对存储数据进行预计算和存储,提升分析场景的性能。针对时序数据特征,进行强有力的数据编码和压缩能力,同时其自身的副本机制也保证了数据的安全,并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构
9.1.0101-hw-ei-315008 Spark2x 3.1.1 3.1.1-hw-ei-315008 CarbonData 2.2.0 - Hadoop 3.1.1 3.1.1-hw-ei- 315008 HBase 2.2.3 2.2.3-hw-ei- 315008 ZooKeeper
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性,如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析,如何创建、定义自定义函数请见Impala样例程序指导。
db”数据库的数据导入到“load_db”数据库中。 repl load load_db from '/user/hive/repl'; 通过repl load导入数据库,指定数据库名称时需要注意以下情况: 指定的数据库不存在,在导入的过程中会创建对应的数据库; 指定的数据库已存在,且该数据库的“hive
均衡Kafka扩容节点后数据 操作场景 用户可以在Kafka扩容节点后,在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载。 本章节内容适用于MRS 3.x之前版本。3.x及之后版本请参考配置Kafka数据均衡工具。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求,并准备一个K
聚合函数,比如SUM(),AVG(),特别是当数据规模非常大时,达到数千万甚至数十亿,其运算结果可能会略有不同。这种情况下,建议使用DECIMAL数据类型来运算。 可以使用别名来指定数据类型。 示例: --创建具有float类型数据的表 CREATE TABLE float_t1
导出Doris数据至HDFS 数据导出(Export)功能可以将用户指定的表或分区的数据,以文本的格式通过Broker进程导出到远端存储上,如HDFS/对象存储(支持S3协议) 等。 不建议一次性导出大量数据。一个Export作业建议的导出数据量最大在几十GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
USING: 源表查询语句。 ON:源表和目标表匹配的条件。 WHEN: 数据更新条件。 insert into ... select ...;语法中不支持可空字段类型的数据插入到非空字段类型。 使用示例 向表中插入数据: INSERT INTO prod.db.table VALUES