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向Doris表中插入数据 本章节介绍向Doris表中插入数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群的dbName.tableName表中插入数据。 String insertTableSql = "insert into
查询OpenTSDB数据 功能简介 使用OpenTSDB的查询接口(/api/query)读取数据。 函数genQueryReq()生成查询请求，函数queryData()把查询请求发送到OpenTSDB服务端。 样例代码 以下代码片段在com.huawei.bigdata.opentsdb
OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点：
les-normal中的client.properties上传到linux系统上的样例代码文件夹中的/opt/impala_examples/conf文件夹，并在client.properties中填入impalad的ip地址。 在cmd或Intellij中执行mvn package
向Doris表中插入数据 本章节介绍向Doris表中插入数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群的dbName.tableName表中插入数据。 String insertTableSql = "insert into
用户尝试收集大量数据到Driver端，如果Driver端的内存不足以存放这些数据，那么就会抛出OOM(OutOfMemory)的异常，然后Driver端一直在进行GC，尝试回收垃圾来存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。
conf”。 将1导出的hive-examples-1.0.jar拷贝到“/opt/hive_examples”下。 将客户端下的配置文件拷贝到“conf”下，开启Kerberos认证的安全集群下把从5获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到的/opt/hive_e
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见Impala样例程序指导。
用户尝试收集大量数据到Driver端，如果Driver端的内存不足以存放这些数据，那么就会抛出OOM(OutOfMemory)的异常，然后Driver端一直在进行GC，尝试回收垃圾来存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark
在Linux中调测HBase应用 安装客户端时编译并运行HBase应用 未安装客户端时编译并运行HBase应用 查看HBase应用调测结果 父主题： 调测HBase应用
查看HBase应用调测结果 操作场景 HBase应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HBase日志获取应用运行情况。 操作步骤 运行结果会有如下成功信息： ... 2020-01-09 10:43:49,338 INFO [main] examples
HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”，该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs
用户尝试收集大量数据到Driver端，如果Driver端的内存不足以存放这些数据，那么就会抛出OOM(OutOfMemory)的异常，然后Driver端一直在进行GC，尝试回收垃圾来存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark
在Linux环境中调测Kafka应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
在Linux环境中调测JDBC或Session应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装IoTDB客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。操作以Session程序为例，JDBC程序操作与Session程序一样。 前提条件
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分区不要超过10万
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：
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