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数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create 'bulktable','cf1' 开发思路 创建RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。
=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2 其中<host>为ZooKeeper地址，ZooKeeper地址可通过登录MRS Manager然后选择“服务管理 > ZooKeeper > 实例”，查看ZooKeeper实例的“管理IP”地址获取
private static final String IOTDB_SSL_ENABLE = "true";//该值可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置”，在搜索框中搜索“SSL”，查看“SSL_ENABLE”参数值获取。
向MRS集群管理员获取密码。 执行以下命令，均衡数据分布： hdfs balancer -threshold 10 等待几分钟，检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行11。 收集故障信息。
执行kinit hbase命令，按提示输入密码（向MRS集群管理员获取密码）。 执行以下命令查看目前负载均衡功能是否打开。 hbase shell balancer_enabled 是，执行10。 否，执行9。
说明： 为了保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即默认共2个副本。 HBase/RegionServer 规则：除缩容节点外，其他节点RegionServer剩余可用内存的总和，大于所选缩容节点RegionServer当前使用内存的1.2倍。
说明： 在HCatalog的开发环境中，基于安全考虑，MRS服务端只支持TLS 1.1和TLS 1.2加密协议，IBM JDK默认TLS只支持1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持
开发HDFS应用 HDFS样例程序开发思路 初始化HDFS 创建HDFS目录 创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation
开发HDFS应用 HDFS样例程序开发思路 初始化HDFS 创建HDFS目录 创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation
开发HDFS应用 HDFS样例程序开发思路 初始化HDFS 创建HDFS目录 创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation
典型场景说明 本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。
解压keytab文件，使用WinSCP工具将解压得到的“user.keytab”文件上传到待操作节点的Hive客户端安装目录下，例如：“/opt/client”。
解压keytab文件，使用WinSCP工具将解压得到的“user.keytab”文件上传到待操作节点的Hive客户端安装目录下，例如：“/opt/client”。
"auto.purge"='false'时，仅清除元数据，数据文件会移入HDFS回收站。默认值为“false”，且不建议用户修改此属性，避免数据删除后无法恢复。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。
新建集群Consumer消费数据失败，提示“GROUP_COORDINATOR_NOT_AVAILABLE” 问题背景与现象 新建Kafka集群，部署Broker节点数为2，使用Kafka客户端可以正常生产，但是无法正常消费。
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。
IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 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，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。
使用datasource查看表建立成功，数据正常。
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