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Java样例代码 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文件系统中的数据，需要先配置MRS集群的存算分离，请参考配置MRS集群存算分离。 通过管理控制台提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。
在“服务”框中勾选待操作集群的“Flume”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 使用传输工具，收集Flume Client端“/var/log/Bigdata/flume-client”下的日志。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。
main(LoadIncrementalHFiles.java:1333) 回答 如果LoadIncrementalHFiles工具依赖的Client在集群内安装，且和DataNode在相同的节点上，在工具执行过程中HDFS会创建短路读提高性能。短路读依赖“/var/run/FusionInsight-HDFS”目录(“dfs
main(LoadIncrementalHFiles.java:1333) 回答 如果LoadIncrementalHFiles工具依赖的Client在集群内安装，且和DataNode在相同的节点上，在工具执行过程中HDFS会创建短路读提高性能。短路读依赖“/var/run/FusionInsight-HDFS”目录(“dfs
<END-DATE>:要查询指标的结束时间点。 <aggregator>:查询数据的聚合方式。 <metric>:所需查询的指标名称。 <tagk=tagv>:标签的key和value。 删除录入的Opentsdb指标 执行命令tsdb uid delete命令删除录入的指标及值。例如删除sys.cpu.user指标可执行命令tsdb
解决方法 应用无法访问到SparkUI的IP:PORT。可能有以下原因： 可能原因一：集群节点与客户端节点网络不通。 解决方法： 查看客户端节点“/etc/hosts”文件中是否配置集群节点映射，在客户端节点执行命令： ping sparkui的IP 如果ping不通，检查映射配置与网络设置。
为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/wa
ClickHouse数据导入导出 使用ClickHouse客户端导入导出数据 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database
为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/wa
ClickHouse数据导入导出 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 使用ClickHouse客户端导入导出数据 CSV格式数据导入 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database
clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > clickhouse-examples > Lifecycle > install”，双击“install”运行maven的insatll命令。 图2 maven工具的clean和install 将target目录下的clickhouse-examples-*
在启用Kerberos认证的集群中，用户使用Kafka前需要拥有对应的权限。MRS集群支持将Kafka的使用权限，授予不同用户。 Kafka默认用户组如表1所示。 Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”。 本章节描述的是基于“Kafka开源
lliJ IDEA的菜单栏依次选择“Run > Edit Configurations”，在弹出的会话框中设置运行用户。 -DHADOOP_USER_NAME=test 用户可向管理员咨询运行用户。test在这里只是举例，若需运行Colocation相关操作的样例代码，则此用户需属于supergroup用户组。
在启用Kerberos认证的集群中，用户使用Kafka前需要拥有对应的权限。MRS集群支持将Kafka的使用权限，授予不同用户。 Kafka默认用户组如表1所示。 在MRS 3.x及之后版本中，Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”。 本章节描述的是基于
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