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在“恢复配置”，勾选待恢复数据的元数据组件。 设置恢复参数。 在“路径类型”，选择一个备份目录的类型。 选择不同的备份目录时，对应设置如下： “LocalDir”：表示备份文件保存在主管理节点的本地磁盘上。选择此参数值，还需要配置“源端路径”，表示备份文件保存位置的完整路径。
在样例代码的“springboot/kafka-examples”目录下找到pom文件，在此文件同级目录使用maven install工具编译SpringBoot样例，此时会生成一个target文件夹，在target文件夹中得到“huawei-spring-boot-kafka-examples
在弹出的窗口中，指定一次成功执行的“备份路径”，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目，在“备份路径”中选中备份文件的完整路径并复制。
MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService组件，也可以选择RDS（MySQL）作为外置元数据库。 Hive的业务数据，存储在HDFS文件系统或OBS对象存储中。
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
回答 查询S3中的数据： select * from s3(path [,access_key_id, secret_access_key] [,format] [,structure]) path：带有文件路径的Bucket URL地址。 format：文件的格式。
编译成功后将会在样例工程的target下生成“hcatalog-example-*.jar”包。 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。
在Linux系统中进入Kafka客户端所在目录，在Kafka/kafka/bin目录下启动consumer观察数据是否生成。执行命令： .
用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。
、以及服务端进程认证的principal。
“-c”（可选）：指定业务配置文件，该文件需要用户根据自己业务生成，具体操作可在Flume服务端中“配置工具”页面参考Flume业务配置指南章节生成，并上传到待安装客户端节点上的任一目录下。
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。
* 编码类型 源文件的编码格式，如UTF-8。导入文本文件时才能配置。 UTF-8 后缀名 源文件导入成功后对输入文件增加的后缀值。该值为空，表示不加后缀。 .log 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。
表2 参数说明 参数名 默认值 描述 javax.jdo.option.extend.ConnectionPassword ****** Metastore上连接外置元数据的数据库用户密码。密码后台会加密。
在弹出的窗口中，在指定一次执行成功记录的“备份路径”列，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目，在“备份路径”手工选中备份文件的完整路径并复制。
图2 idea terminal输入“mvn clean install”的编译结果 编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，生成Jar包在target目录中。 导入依赖的Jar包。
Transformation操作可生成新的DataSet。 如map、filter、select和aggregate (groupBy)。 Action操作可触发计算及返回记结果。 如count、show或向文件系统写数据。
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。
检查Sqoop实例安装目录下是否放置数据库驱动jar包，并保证jar包路径正确，文件权限及属主属组正确；配置文件正确配置；保证这些后需要重启Sqoop实例后才可以正常加载驱动。
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