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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：
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。 当前开源Spark在跨
创建MRS集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query
如何避免对历史数据进行minor compaction？ 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 回答 如果要先加载历史数据，后加载增量数据，则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction： 加载所有历史数据。 将major compact
MRS存算分离配置流程说明 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需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Filter过滤器读取HBase表数据 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.exampl
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
修改OMS数据库管理员密码 建议管理员定期修改OMS数据库管理员的密码，以提升系统运维安全性。 使用root用户登录主管理节点。 ommdba用户密码不支持在备管理节点修改，否则集群无法正常工作。只需在主管理节点执行修改操作，无需在备管理节点操作。 执行以下命令，切换用户。 sudo
配置多个SFTP服务器时，Hive表将分成多份随机保存到各个SFTP服务器。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，在“源文件类型”中选择“HIVE”，设置数据源信息。 表2 数据源配置参数说明 参数名 解释说明 示例 Hive实例 在Hive作业中，Loader
写入更新数据时报错Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found
cold 指定冷数据状态后端存储，当前仅支持“hbase”。 hbase table.exec.state.ttl 数据状态变化的超时时间。 table.exec.state.cold.enabled为true时：表示热数据的超期时间，超过该值热数据将成为冷数据。 table.exec
keytab目录下，执行kinit -kt user.keytab opentsdbuser认证用户 操作Opentsdb数据，具体请参见操作数据。 操作数据 查看帮助 执行tsdb命令打印出当前opentsdb所支持的所有命令。如，fsck, import, mkmetric,
Base备份功能的数据增量同步到备集群中。数据同步完成后，备集群可以作为主集群使用。 参数配置 参数 描述 默认值 hbase.replication.bulkload.enabled 是否开启批量加载数据复制功能。参数值类型为Boolean。开启批量加载数据复制功能后该参数须在主集群中设置为“true”。
基于分区键（partitioning key）的数据分区分块存储 数据索引排序（基于primary key和order by） 支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎） 支持数据抽样 在写入数据时，该系列引擎表会按照分区键将数据分成不同的文件夹，文件夹内每列数据为不同的独立文件，以及创建数据的序列化索引排
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
通过ThriftServer实例读HBase表数据 功能简介 传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，分别使用get和scan进行读数据操作。 代码样例 方法调用 // Get data
通过ThriftServer实例读HBase表数据 功能简介 传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，分别使用get和scan进行读数据操作。 代码样例 方法调用 // Get data
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息
使用Filter过滤器读取HBase表数据 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.exampl
20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或等于100，建议配置值为1000。不可与“Map数”同时配置。当使用关系型数据库连接器时，不支持“Map数据块大小”，请配置“Map数”。 - 设置数据转换 单击“
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