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--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：
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。
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：
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：
消费Kafka的Topic。 kafka_group_name Kafka消费组。 kafka_format 消费数据的格式化类型，JSONEachRow表示每行一条数据的json格式，CSV格式表示逗号分隔的一行数据。 kafka_row_delimiter 每个消息体（记录）之间的分隔符。
drs-opengauss-json ogg-oracle-avro drs-oracle-json drs-oracle-avro opengauss drs-opengauss-json Avro Schema Topic Ogg Kafka使用的Schema Topic以JSON格式存储表的Schema。
消费Kafka的Topic。 kafka_group_name Kafka消费组。 kafka_format 消费数据的格式化类型，JSONEachRow表示每行一条数据的json格式，CSV格式表示逗号分隔的一行数据。 kafka_row_delimiter 每个消息体（记录）之间的分隔符。
在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
--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
双击指定的算子进入编辑页面，在输入或输出字段的参数表格添加相应配置信息，单击“导出”。 选择导出的类型。 所有 所有的字段信息将以json文件格式导出保存到本地。 指导字段 在字段列表上勾选需要导出的字段以json文件格式导出保存到本地。 单击“确定”，完成导出操作。 父主题： Loader算子帮助
指标。 timestamp：UNIX时间戳（自Epoch以来的秒或毫秒），即value产生的时间。 value：某个metric的值，是JSON格式的事件或直方图/摘要。 tag：标签，是由Tagk和Tagv组成的键值对。用于描述该点所属的时间序列。 标签允许您从不同的源或相关实
双击指定的算子进入编辑页面，在输入或输出字段的参数表格添加相应配置信息，单击“导出”。 选择导出的类型。 所有 所有的字段信息将以json文件格式导出保存到本地。 指导字段 在字段列表上勾选需要导出的字段以json文件格式导出保存到本地。 单击“确定”，完成导出操作。 父主题： 算子帮助
Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL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。
分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、SEQUENCEFILE、ORC等存储格式。 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce
配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置： 对于分区表，需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQ
Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL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。
配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置： 对于分区表，需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet
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