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追加HDFS文件内容 读文件 读HDFS文件 删除文件 删除HDFS文件 Colocation HDFS Colocation 设置存储策略 设置HDFS存储策略 访问OBS HDFS访问OBS 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以上传一个新员工的信息为例，对该员工的信息进行查询、追加、删除等，可分为以下七部分：
sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。 修改“pyflink-kafka
version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aarch64”，os为x86_64时值为“1.0.0”。编译环境因为一些配置原因导致maven未能通过os正确解析该变量时，可采用手动修改pom.xml方式进行规避正确编译。 在pom.xml中手动修改直接或间接依
-Dupdate.hfile.output=/user/output/：表示执行结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后，“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles： hbase org.apache.hadoop.hbase
IP地址为IP1（若出现多个告警，则分别记录其中的IP地址为IP1，IP2，IP3等）。单击“服务管理 > LdapServer > 服务配置”，记录LdapServer的端口号为PORT(若告警定位信息中的IP地址为oms备节点IP地址，则端口号为默认端口21750)。 以om
cf1中所有列，column family cf0中列为vch的列，column family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase已经配置透明加密后，“批量删除”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles。 hbase org.apache.hadoop.hbase
这种情况为小概率事件且不影响Spark SQL对外展现的应用完成状态。也可以通过增大Yarn客户端连接次数和连接时长的方式减少此事件发生的概率。 配置详情请参见： MRS 3.2.0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn
Manager界面创建一个用户并关联“hadoop”和“hive”用户组。 已下载并安装Hudi集群客户端。 基础操作 使用root用户登录集群客户端节点，执行如下命令： cd {客户端安装目录} source bigdata_env source Hudi/component_env
sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。 修改“pyflink-kafka
Manager界面创建一个用户并关联“hadoop”和“hive”用户组。 已下载并安装Hudi集群客户端。 基础操作 使用root用户登录集群客户端节点，执行如下命令： cd {客户端安装目录} source bigdata_env source Hudi/component_env
ies”的jar包，并将jar包和idea中conf文件夹一同上传到“/opt/test”目录，如： 执行如下命令，配置环境变量并运行jar包： cd 客户端安装路径 source bigdata_env cd /opt/test java -jar clickhouse-examples-1
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同
在弹出的窗口单击“确定”完成删除操作。 删除集群用户（MRS 2.x及之前版本） 在MRS Manager，单击“系统设置”。 在“权限配置”区域，单击“用户管理”。 图1 用户管理 在要删除用户所在的行，选择“更多 > 删除”。 图2 删除用户 单击“确定”完成删除操作。 如
下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS
void main (String[] args) throws IOException { // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 SparkConf conf = new SparkConf()
ies”的jar包，并将jar包和idea中conf文件夹一同上传到“/opt/test”目录，如： 执行如下命令，配置环境变量并运行jar包： cd 客户端安装路径 source bigdata_env cd /opt/test java -jar clickhouse-examples-1
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS
下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS
下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS
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