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配置Hive列加密功能 操作场景 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密；在创建Hive表时，可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可实现将对应列的数据加密。只支持对存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的Hive表进行列加密，不支持视图以及Hive
定”按钮。 在“Import Maven Projects”窗口单击“Finish”按钮。 设置Eclipse的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在Eclipse的菜单栏中，选择“Window > Preferences”。 弹出“Preferences”窗口。 在左边导航上选择“General
导入并配置HBase样例工程 背景信息 获取HBase开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MR
导入并配置HBase样例工程 背景信息 获取HBase开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 操作步骤 参考获取M
”配置页面 选择要导入的样例工程，例如“storm-examples”。 图8 选择要导入的样例工程 选择以maven工程的形式导入。 图9 以maven工程的形式导入 设置IntelliJ IDEA的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
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获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 获取关
HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。使用Impala将无需移动HDFS中的数据并且提供更快的访问。 Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构
描述 示例 主机名前缀 用作集群中ECS服务器或BMS服务器主机名的前缀。 - 加密算法 集群系统中各类密码信息加解密所使用的算法。 国际算法：通用加密算法。 国密算法：SM系列商密算法，同时兼容通用加密算法。 国际算法 标签 如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标
相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。 Hive开源增强特性：支持列加密功能 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密。在创建Hive表时，可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可将对应的列进行加密。Hive列加密不支持视图以及Hive
Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了HBase的结构，能够实现HBase擅长的快速随机读写、更新的功能。 二者主要差别在于： Kudu不依赖Zookeeper，通过自身实现Raft来保证一致性。 Kudu持久化数据不依赖HDFS，TServer实现数据的强一致性和可靠性。
Master是中心管理节点，负责管理所有的tablet、tablet server以及副本之间的关联关系。同一时间集群中只有一个acting master（leader master），如果leader master故障，一个新的master会通过Raft算法选举出来。所有的master数据都存放在一个tablet中
ion启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YA
多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。
多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。
当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。 建表语法： CREATE TABLE
Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖：指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
配置Hive读取关系型数据库 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DB2和Oracle两种关系型数据库的数据。 前提条件 已安装Hive客户端。 操作步骤
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