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BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 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，
文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
字段名：需填写上一个转换步骤生成的字段名，可添加多个。 map 是 无 数据处理规则 按顺序将“被拼接字段名”中配置的字段的值，通过连接符拼接后，赋给“输出字段名”。 当有字段的值为null时，会转化为空字符串，再与其它字段值拼接。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。
“分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是 无 分隔符 配置分隔符。
字段名：需填写上一个转换步骤生成的字段名，可添加多个。 map 是 无 数据处理规则 按顺序将“被拼接字段名”中配置的字段的值，通过连接符拼接后，赋给“输出字段名”。 当有字段的值为null时，会转化为空字符串，再与其他字段值拼接。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。
运行Flink任务报错“java.lang.NoSuchFieldError: SECURITY_SSL_ENCRYPT_ENABLED”如何处理？ 问： Flink任务运行失败，报错如下： Caused by: java.lang.NoSuchFieldError: SECUR
它用来计算Pi（π）值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子，其中包含sparkPi。可以从https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameNode
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameNode
“分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是 无 分隔符 配置分隔符。
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台，用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务，也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS，用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 生成证书文件 keytool -export -alias fusioninsightsubroot -storepass changeit -keystore
distribute.log 证书分发日志 ficertgenetrate.log 证书替换日志，包括生成二级证书、cas证书、httpd证书的日志。 genPwFile.log 生成证书密码文件日志 modifyproxyconf.log 修改HTTPD代理配置的日志 importTar
636 ldap_servers.ldap_server_name.auth_dn_prefix 用于构造要绑定到的DN的前缀和后缀。 生成的DN将被构造为auth_dn_prefix + escape(user_name) + auth_dn_suffix字符串。 auth_dn_suffix通常应将逗号“
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
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