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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群 操作场景 本入门提供从零开始创建Hadoop离线数据分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生
example_db.lineorder_stream_u; 例如查询结果如下，查询数据成功，且符合预期，表示导入成功。 父主题： 实时OLAP数据分析
having LO_CUSTKEY<= 10 and LO_CUSTKEY>= 5; 例如，执行结果如下，表示查询成功： 父主题： 实时OLAP数据分析
lineorder02 例如执行后结果如下，数据写入Doris成功，且按照UNIQUE KEY指定字段自动去除重复数据。 父主题： 实时OLAP数据分析
hive表数据共20行，其中10行数据对应Doris的unique字段重复： Doris的unique表数据： 父主题： 实时OLAP数据分析
from wxk.lineorder_orc02; 例如执行后结果如下，数据写入Doris成功，且数据符合预期结果。 父主题： 实时OLAP数据分析
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
lineorder_noid; 例如执行后结果如下，MySQL数据写入Doris成功，且按照UNIQUE KEY指定字段自动去除重复数据。 父主题： 实时OLAP数据分析
lineorder_brokerload_u 可以查看到MySQL数据导入Doris成功，且根据UNIQUE KEY指定字段自动去重 父主题： 实时OLAP数据分析
查看集群健康检查报告”，查看集群健康检查的报告。在健康检查的报告面板上单击“导出报告”导出健康检查报告，可查看检查项的完整信息。 下载健康检查报告： 选择“系统设置 > 维护 > 健康检查”。 在目标健康检查报告所在行，单击“下载”，下载报告文件。 配置健康检查报告保存数： 在不同
数据库名称; select * from lineorder_u; 例如查看到如下信息，表示查询新增的数据成功。 父主题： 实时OLAP数据分析
步骤1：创建MRS集群：创建一个包含有Flink组件的MRS集群。 步骤2：准备测试数据：准备用于进行分析的源数据及程序，并上传至OBS。 步骤3：创建并运行Flink作业：在MRS集群中创建Flink作业并运行。 步骤4：查看作业执行结果：查看数据分析结果。 图2 操作流程 步骤1：创建MRS集群 创建并购买一个包
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。 HDFS路径可以配置在carbon.properties文件中。 具体请参考CarbonData常见配置参数。 父主题： CarbonData数据分析
告警解释 ClickHouse实例健康检查模块30秒检查一次，如果连续失败的次数超过配置的阈值，则触发上报告警，此时ClickHouse进程可能处于停止响应状态，无法正常执行业务。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45444 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源
2x、Kafka组件的MRS集群。 步骤2：准备应用程序：准备用于进行分析的源数据及程序。 步骤3：上传jar包及源数据：将相关程序和数据上传至MRS集群内。 步骤4：运行作业并查看结果：运行程序并查看数据分析结果。 步骤1：创建MRS集群 创建并购买一个包含有Spark2x、K
应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 IoTDB支持对接Grafana，对接成功后，即可通过Grafana丰富的图形报表展示能力，对IoTDB中的时序数据进行图形化展示，以分析时序数据的变化趋势等信息。 图1 Grafana对接IoTDB
步骤1：创建MRS集群：创建一个包含有Kafka组件的MRS集群。 步骤2：准备应用程序：准备用于进行分析的源数据及程序。 步骤3：上传jar包及源数据：将相关程序和数据上传至MRS集群内。 步骤4：运行作业并查看结果：运行程序并查看数据分析结果。 步骤1：创建MRS集群 创建并购买一个包含有Kafka组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。
要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。 当集群已对接了OBS（
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