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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
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
一步压缩。当前识别的特定格式数据包括：JSON数据列、BASE64数据列、时间戳数据列和UUID数据列。建表时设置表属性参数“orc.column.compress”即可。 例如，以下示例指定了压缩格式为ZSTD_JNI，压缩列f2为JSON格式的数据，f3为BASE64格式的数
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：
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：
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。
MRS 3.3.0及之后版本： drs-opengauss-json ogg-oracle-avro drs-oracle-json drs-oracle-avro opengauss drs-opengauss-json DB driver 选择已上传的thirdparty-kafka驱动文件。
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。
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集群管理 集群生命周期管理 集群在线扩缩容 创建Task节点 自动弹性伸缩 节点隔离 升级Master节点规格 节点标签管理 父主题： 产品功能
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。
curl -k -i -b /tmp/jsessionid.txt -X POST -HContent-type:application/json -d '{"userName":"user888","userType":"HM","password":"xxx","confirmPassword":"xxxx"
从6和7回显中获取分区的分布信息和节点信息，在当前目录下创建执行重新分配的json文件。 以迁移的是Broker_ID为6的节点的分区为例，迁移到“/srv/BigData/hadoop/data1/kafka-logs”，完成迁移所需的json配置文件，内容如下。 {"partitions":[{"topic":
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
将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。 读Hudi： 读取Hudi表中的数据。 将读取的数据拼接成json格式并打印。 父主题： Flink读取Hudi表样例程序
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。更多请参考：https://clickhouse.tech/docs/
将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。 读Hudi： 读取Hudi表中的数据。 将读取的数据拼接成json格式并打印。 父主题： Flink读取Hudi表样例程序
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