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使用Scan读取HBase数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中
数据连接管理 创建数据连接 查询数据连接列表 更新数据连接 删除数据连接 父主题： API V2
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
备份ClickHouse业务数据 操作场景 为了确保ClickHouse日常用户的业务数据安全，或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等），需要对ClickHouse数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低
备份IoTDB业务数据 操作场景 为了确保IoTDB日常数据安全，或者系统管理员需要对IoTDB进行重大操作（如升级或迁移等），需要对IoTDB业务数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
恢复ClickHouse元数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，导致ClickHouse组件全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对ClickHouse
恢复DBService元数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对DBService进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对DBService进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过
恢复IoTDB元数据 操作场景 为了确保IoTDB元数据安全，防止因IoTDB的文件损坏等导致IoTDB服务不可用时，需要对IoTDB元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
备份ClickHouse元数据 操作场景 为了确保ClickHouse集群中的元数据安全，或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对ClickHouse集群的元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低
调整HetuEngine元数据缓存 HetuEngine元数据缓存介绍 当HetuEngine访问Hive数据源时，需要访问Hive metastore获取元数据信息。HetuEngine提供了元数据缓存的功能，当首次访问Hive数据源的库或表时，会将该库或表的元数据信息（数据库名
使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以通过MRS集群客户端完成Kafka Topic的创建、查询、删除等操作，也可以通过登录KafkaUI查看当前集群的消费信息。 前提条件 使用Kafka客户端时：已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可以使用
Doris数据查询规范 该章节主要介绍Doris数据查询时需遵循的规则和建议。 Doris数据查询规则 在数据查询业务代码中建议查询失败时进行重试，再次下发查询。 in中常量枚举值超过1000后，必须修改为子查询。 禁止使用REST API（Statement Execution
Doris数据模型概述 基本概念 在Doris中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 一张表包括行（Row）和列（Column），Row即用户的一行数据，Column用于描述一行数据中不同的字段。Column可以分为Key和Value两大类，从业务角度看，Key和Value
Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题： 使用Doris
手动备份Doris数据 Doris支持将当前数据以文件的形式，通过Broker备份到远端存储系统中，可实现将Doris数据定期进行快照备份及数据迁移操作。 该章节操作仅适用于MRS 3.3.1之前版本。 备份恢复相关的操作目前只允许拥有ADMIN权限的用户执行。 一个DataBase
配置Flink读写Doris数据 Flink Doris Connector支持通过Flink操作（读取、插入、修改、删除）Doris中存储的数据。 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 该章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 前提条件 已创建包含Doris
HetuEngine数据类型说明 目前建表时支持的数据类型有：tinyint，smallint，bigint，int，boolean，real，decimal，double，varchar，string，binary，varbinary，timestamp，date，char，array
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