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表1 IoTDB权限一览 权限名称 说明 用户需要的权限 示例 SET_STORAGE_GROUP 创建存储组，包含设置存储组的权限和设置或取消存储组的存活时间（TTL）。 设置存储组 set storage group to root.ln; set ttl to root.ln 3600000;
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SQL语句查询src_data表中的数据，最后可将src_data表删除。 前提条件 将OBS数据源中的数据写入Spark
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt”文件的读
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
Impala客户端使用实践 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管
MrsObsCredentialsProvider：通过MRS云服务委托获取凭证。 com.obs.services.EcsObsCredentialsProvider：通过ECS云服务获取AK/SK信息。 com.obs.services.BasicObsCredentialsProvi
MrsObsCredentialsProvider：通过MRS云服务委托获取凭证。 com.obs.services.EcsObsCredentialsProvider：通过ECS云服务获取AK/SK信息。 com.obs.services.BasicObsCredentialsProvi
户，并配置租户的动态资源、存储资源以及所关联的服务。 创建租户的具体操作流程如表2所示。 图1 创建租户流程 表2 创建租户的操作说明 操作 说明 添加租户 可配置待添加租户的计算资源、存储资源和关联服务。 添加子租户 可配置待添加子租户的计算资源、存储资源和关联服务。 添加用户并绑定租户的角色
线下集群向云迁移 线下集群可以通过如下两种方式将数据迁移至云： 云专线（DC） 为源集群与目标集群之间建立云专线，打通线下集群出口网关与线上VPC之间的网络，然后参考同Region执行Distcp进行复制。 数据快递服务（DES） 对于TB或PB级数据上云的场景，华为云提供数据快递服务
DATA_BLOCK_ENCODING 配置HFile中block块的编码方法。当一行数据中存在多列时，一般可以配置为“FAST_DIFF”，可以有效地节省数据存储的空间，从而提供性能。 NONE 父主题： HBase性能调优
-Dindexspecs.to.add=<indexspecs> -Dtablename.to.index=<tableName>：指的是表名。例如，-Dtablename.to.index=t1。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>：指的是索引名与列的映射，例如-Dindexspecs
选择“叶子租户”。 说明： 创建Doris租户，租户类型只能选择“叶子租户”。 计算资源 只创建Doris相关租户时，不选择“Yarn”。 存储资源 只创建Doris相关租户时，不选择“HDFS”。 服务 单击“关联服务”，在关联服务配置以下参数并单击“确定”： “服务”：选择“Doris”。
码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt”文件的读
uce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 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、RCFIL
码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt”文件的读
通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图
通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。
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： 采集指标在某一时间点具有唯一值，没有复杂的结构及关系。 监控的指标具有随着时间不断变化的特点。
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