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提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce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： 海量结构化数据分析汇总。
配置Hive元数据存储至RDS 本章节指导用户将现有集群的Hive元数据切换为本地数据库或者RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个MRS集群共用同一份元数据，且元数据不随集群的删除而删除，也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
典型场景：从Hive导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群，具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。
在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Guardian > 配置 > 全部配置”，搜索并修改以下参数后，单击“保存”。
方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。
Flume数据采集慢 问题现象 Flume启动后，Flume数据采集慢。 原因分析 Flume堆内存设置不合理，导致Flume进程一直处于频繁GC。
HBase表重建 重启目的集群的HBase服务，使数据迁移生效。在启动过程中，HBase会加载当前HDFS上的数据并重新生成元数据。启动完成后，在Master节点客户端执行如下命令加载HBase表数据。
在搜索框中输入参数名称。 表1 HDFS写性能优化配置 参数 描述 默认值 dfs.datanode.drop.cache.behind.reads 表示是否让DataNode将在缓冲区中的数据传递给客户端后自动清除缓冲区中的所有数据。
在搜索框中输入参数名称。 表1 HDFS写性能优化配置 参数 描述 默认值 dfs.datanode.drop.cache.behind.reads 表示是否让DataNode将在缓冲区中的数据传递给客户端后自动清除缓冲区中的所有数据。
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 Studio创建测试表warehouse_t1，并插入测试数据。
迁移Kafka节点内数据 操作场景 用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端命令，在不停止服务的情况下，进行节点内磁盘间的分区数据迁移。也可以通过KafkaUI进行分区迁移。
使用Loader从Hive导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的Hive表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
登录Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 配置 > 全部配置”，搜索“tenant.strict.mode.enabled”，将参数的值选为“true”并保存。
上传应用数据至MRS集群 MRS集群处理的数据源通常来源于OBS文件系统或集群内的HDFS文件系统，OBS为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。
使用HetuEngine跨源跨域访问数据源 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。
Ranger界面添加或者修改HBase策略时，无法使用通配符搜索已存在的HBase表 问题 添加HBase的Ranger访问权限策略时，在策略中使用通配符搜索已存在的HBase表时，搜索不到已存在的表，并且在/var/log/Bigdata/ranger/rangeradmin/ranger-admin
HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。
HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。
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