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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。
MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25 MRS集群健康检查 MapReduce服务 MRS 在线检索和下载MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训
csv_tab001 FORMAT ORC" > /opt/student.orc JSON格式数据导入 INSERT INTO 表名 FORMAT JSONEachRow JSON格式字符串1 JSON格式字符串2 使用示例： INSERT INTO test_table001 FORMAT
csv_tab001 FORMAT ORC" > /opt/student.orc JSON格式数据导入 INSERT INTO 表名 FORMAT JSONEachRow JSON格式字符串1 JSON格式字符串2 使用示例： INSERT INTO test_table001 FORMAT
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
在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp, format) → varchar 使用format格式化timestamp。 select date_format(timestamp '2020-07-22
--zookeeper 172.16.0.119:2181/kafka --topics-to-move-json-file ../move-kafka-topic.json --broker-list "1,2,3" --generate 172.16.0.119：ZooKeeper实例的业务IP。
在FusionInsight客户端，对相关Topic的副本进行重新规划，在add-replicas-reassignment.json文件中描述该Topic的Partition分布信息，其中json文件中的内容格式为：{"partitions":[{"topic": "topicName","partition":
jsonString httpDelete操作对应的json的String格式。 operationName 具体操作名称。 以上接口的功能是发送http请求。调用以上接口，用户只需提供每类操作对应的URL，以及操作对应的json文件或json的String格式，无需编写中间的执行代码，
| python -m json.tool <tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）:
数目。 支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。 登录FusionInsight Manager界面，访问“运维 > 日志 > 在线检索”，在“服务”中选择“ClickHouse”，“检索内容”填写日志检索关键字，通过“检索”在线检索ClickHouse日志内容。
| python -m json.tool <tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）:
Kafka：CSV、JSON HDFS：CSV - 前缀 “映射表类型”选择“Kafka”，且“类型”选择“Source”，“编码”选择“JSON”时含义为：多层嵌套json的层级前缀，使用英文逗号(,)进行分隔。 例如：data,info表示取嵌套json中data，info下的内容，作为json格式数据输入
Kafka：CSV、JSON HDFS：CSV - 前缀 “映射表类型”选择“Kafka”，且“类型”选择“Source”，“编码”选择“JSON”时含义为：多层嵌套json的层级前缀，使用英文逗号(,)进行分隔。 例如：data,info表示取嵌套json中data，info下的内容，作为json格式数据输入
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
Kafka Connector支持消费drs-json格式数据 FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete Join-To-Live FlinkSQL行级过滤 FlinkSQL算子并行度 FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 FlinkSQL Lookup算子复用
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFi
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
--reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute 在expand-cluster-reassignment.json文件中描述该Topic的Partition迁移到哪些Broker。其中json文件中的内容格式
Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON，CSV，TEXTFILE，RCFILE，ORCFILE，SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。
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