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使用sqoop-shell工具导入数据到HBase 操作场景 本文将以从Oracle导入数据到HBase的作业为例，介绍如何分别在交互模式和批量模式下使用sqoop-shell工具进行创建和启动Loader作业。 前提条件 已安装并配置Loader客户端，具体操作请参见使用客户端运行Loader作业。
HBase全局二级索引样例程序 HBase全局二级索引样例程序开发思路 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 基于全局二级索引查询HBase表数据 禁用HBase全局二级索引 删除HBase全局二级索引 父主题： 开发HBase应用
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
使用sqoop-shell工具导入数据到HDFS 操作场景 本文将以从SFTP服务器导入数据到HDFS的作业为例，介绍如何分别在交互模式和批量模式下使用sqoop-shell工具进行创建和启动Loader作业。 前提条件 已安装并配置Loader客户端，具体操作请参见使用客户端运行Loader作业。
schedule-tool工具使用示例 操作场景 通过Loader WebUI或客户端工具Loader-tool创建好作业后，可使用schedule-tool工具执行作业。 前提条件 完成了Loader客户端的安装与配置，具体操作请参见使用客户端运行Loader作业。 操作步骤
schedule-tool工具使用示例 操作场景 通过Loader WebUI或客户端工具Loader-tool创建好作业后，可使用schedule-tool工具执行作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 完成了Loader客户端的安装与配置，具体操作请参见使用命令行运行Loader作业。
ClickHouse数据入库工具 最佳实践方案 ClickHouse数据加工流程最佳实践：在数据湖中通过Hive&Spark（批量）/FlinkSQL（增量）加工成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工
使用Spark小文件合并工具说明（MRS 3.3.0及之后版本） 配置场景 小文件自动合并特性开启后，Spark将数据先写入临时目录，再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB（默认值）。如果发现平均文件大小小于16MB，则认为分区下有小文件，Spark会启动一个Job合并这
UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors的信息进行查询，MRS版本中添加了查询SQL、JDBC/ODBC S
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。
HColumnDescriptor("info"), "age", ValueType.String); 相关操作 使用命令创建索引表。 您还可以通过TableIndexer工具在已有用户表中创建索引。 <table_name>用户表必须存在。 hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex
HColumnDescriptor("info"), "age", ValueType.String); 相关操作 使用命令创建索引表。 您还可以通过TableIndexer工具在已有用户表中创建索引。 <table_name>用户表必须存在。 hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。
查询单个作业信息 功能介绍 在MRS集群中查询指定作业的详细信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/{job_execution_id} 表1
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 开源版本Spark SQL强制要求子查询关联中必须使用聚合函数，如果未使用聚合函数将报错“Error in query: Correlated scalar subqueries
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
查询Hive表数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法： SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见创建Hive用户自定义函数。
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