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基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValu
基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValu
HBase全局二级索引API介绍说明 使用全局索引的API都在类“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中，相关接口介绍如下： 操作 接口 描述 添加索引 addIndices() 将索引添加到没有数据的表中
配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题： HBase企业级能力增强
配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题：
配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题： HBase企业级能力增强
迁移HBase索引数据 操作场景 MRS 1.7及其以后版本中使用的索引与以前MRS版本中HBase使用的二级索引都不兼容。因此，为了将索引数据从以前的版本（MRS 1.5及其以前版本）迁移到MRS 1.7及其以后版本，需要遵循以下步骤。 前提条件 迁移数据时旧版本集群应为MRS1
基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValu
查询HBase二级索引列表 功能介绍 您可以使用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 该类提供了列出表的现有索引的方法。 HIndexAdmin为给定表格列出索引提供以下API： listIndices():
Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。 JobManager Flink系统的管理节点，管理所有的TaskM
HBase全局二级索引样例程序 HBase全局二级索引样例程序开发思路 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 基于全局二级索引查询HBase表数据 禁用HBase全局二级索引 删除HBase全局二级索引 父主题： 开发HBase应用
Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。 JobManager Flink系统的管理节点，管理所有的TaskM
Flink基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过Socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation
Flink基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过Socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation
基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation
基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过Socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation
Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可
Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。
Manager系统，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索“allow.everyone.if.no.acl.found”配置，修改参数值为true，保存配置即可。 系统域名：可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 >
提供服务。因此，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1
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