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从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 从关系型数据库导入数据到HBase 从关系型数据库导入数据到Phoenix表 从关系型数据库导入数据到Hive表 从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 从SFTP服务器导入数据到HBase 从SFTP服务器导入数据到Phoenix表 从SFTP服务器导入数据到Hive表
Hudi数据表管理操作规范 Hudi数据表Compaction规范 Hudi数据表Clean规范 Hudi数据表Archive规范 父主题: Hudi应用开发规范
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 父主题:
HetuEngine数据类型隐式转换 开启HetuEngine数据类型隐式转换 关闭HetuEngine数据类型隐式转换 HetuEngine隐式转换对照表 父主题: HetuEngine常见SQL语法说明
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题: Hudi应用开发规范
加载Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/impala_examples_data/目录下将employee_info.
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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用
从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用
ClickHouse数据库调优 ClickHouse调优思路 ClickHouse系统调优 ClickHouse SQL调优 ClickHouse参数调优实践 父主题: ClickHouse应用开发规范
接成功 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时出现创建表异常 HBase占用网络端口,连接数过大会导致其他服务不稳定 有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 使用scan命令仍然可以查询到已修改和已删除的数据 如何处理由于
使用已创建好的DWS集群中的数据库用户名、密码等信息,参考使用Data Studio工具连接章节连接DWS数据库。 将DWS数据库中的表数据导出到CSV格式文件。 (可选)如果DWS数据库对应的表和数据已经存在,该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表,并插入测试数据进行演示。 使用Data
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向Kafka生产并消费数据程序 Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 Flink向Kafka生产并消费数据Java样例代码 Flink向Kafka生产并消费数据Scala样例代码 父主题: 开发Flink应用
使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景,向HBase中批量加载数据的方式有很多种,最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据;另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率都不是很高,因
划分责任。审计管理页面介绍请参见审计管理页面概述。Manager的审计日志默认保存在数据库中,如果长期保留可能引起数据目录的磁盘空间不足问题,管理员如果需要将审计日志保存到其他归档服务器,可以在FusionInsight Manager设置转储参数及时自动转储,便于管理审计日志信
使用Sqoop Sqoop如何连接MySQL Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 通过sqoop
加载Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中
非HDFS数据残留导致数据分布不均衡 问题背景与现象 数据出现不均衡,某磁盘过满而其他磁盘未写满。 HDFS DataNode数据存储目录配置为“/export/data1/dfs--/export/data12/dfs”,看到的现象是大量数据都是存储到了“/export/data1/dfs”,其他盘的数据比较均衡。