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HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个。 FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
CarbonData CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。 图1 CarbonData基本架构
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
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Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
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自动改写与提速。 该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度，带来业务无感知的分析加速效果。HetuEngine管理员通过付出少量的计算资源和存储空间，可实现对高频SQL业务的智能加速。同时，该能力可以降低数据平台的整体负载（CPU、内存、IO等），有助于提升系统稳定性。 智能物化视图包括以下几个功能：
、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine
Doris on Hudi查询加速 Doris on Hudi支持以下方式的查询加速： Doris支持Hudi Parquet表的Bucket Shuffle Join操作 Doris支持使用Bucket Shuffle Join对Hudi数据源查询进行加速，当前支持对Hudi所有字
SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的SQL任务统
API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，使客户便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 您可以创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖元数据及权限管理。 MRS对接LakeFormation约束说明
HBase全局二级索引样例程序开发思路 HBase支持使用全局二级索引加速条件查询，通过本样例，您可以了解如何管理及使用全局二级索引。 该样例程序仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，其中一个功能需要记录用户信息及地址，记录数据如下表： 表1
HBase全局二级索引样例程序开发思路 HBase支持使用全局二级索引加速条件查询，通过本样例，您可以了解如何管理及使用全局二级索引。 该样例程序仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，其中一个功能需要记录用户信息及地址，记录数据如下表： 表1
的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Doris采用MPP的模型，节点
的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。更多相关介绍请参见Apache Doris。
的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Doris采用MPP的模型，节点
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，
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