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导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 DWS集群已创建，已获取到相关表所在的数据库用户名和密码。 已安装MRS客户端，例如安装目录为“/opt/client”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据
通过调用Flink API读写HBase数据。 代码样例 下面列出WriteHBase和ReadHBase主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteHBase和com.huawei.bigdata.flink.examples
通过调用Flink API读写HBase数据。 代码样例 下面列出WriteHBase和ReadHBase主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteHBase和com.huawei.bigdata.flink.examples
用户表的Region信息，例如，Region位置、起始RowKey及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。 图5 数据操作流程 对H
在表“htable”的“权限”列，勾选“查询”、“插入”和“删除”。 单击“确定”完成。 在角色管理中，授予角色在Hive外表中查询、插入和删除数据的操作与Hive表相同，授予元数据权限将自动关联HDFS文件权限。 列授权 用户在Hive和HDFS中对自己创建的表拥有完整权限，用户没有权
afka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples
afka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples
需要导出的元数据包括HDFS文件属主/组及权限信息、Hive表描述信息。 HDFS元数据导出 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文件及文件夹的权限和属主/组信息，可通过如下HDFS客户端命令导出。 $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -ls -R <migrating_path>
afka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples
afka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples
步骤5：创建迁移作业 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移MySQL数据至MRS集群方案如图2所示。 图2 MySQL数据迁移示意
Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。
参数解释： 安全组ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 slaveSecurityGroupsId String 参数解释： 非Master节点的安全组id，当前一个MRS集群只会使用一个安全组，所以该字段已经废弃，从兼容性考虑，该字段会返回和securityGroupsId同样的值。
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用Java（JDBC和HCatalog）、Python、Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC/Hcatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。
<PHOENIX_HBASE_VERSION> <MRS_VERSION> <IPs>”(IP为HBase安装节点的IP，即所有Master和Core节点的IP，并以当前集群实际IP为准)。例如脚本如下所示： #!/bin/bash PHOENIX_HBASE_VERSION=$1
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
property_name = expression [, ...] ) ] 描述 收集给定表的表和列统计信息。 可选WITH子句可用于指定connector的属性。使用下面命令可列出所有可用的属性：SELECT * FROM system.metadata.analyze_properties。当前只有hive
高吞吐 同时为发布和订阅提供高吞吐量。 持久化 将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication的方式防止数据丢失。 分布式 分布式系统，易于向外扩展。每个集群支持部署多个Producer、Broker和Consumer，从
参数解释： 安全组ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 slaveSecurityGroupsId String 参数解释： 非Master节点的安全组id，当前一个MRS集群只会使用一个安全组，所以该字段已经废弃，从兼容性考虑，该字段会返回和securityGroupsId同样的值。
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