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配置Controller与Agent间数据传输加密 操作场景 安装集群后Controller和Agent之间需要进行数据通信，在通信的过程中采用了Kerberos认证，出于对集群性能的考虑，通信过程默认不加密，对于一些安全要求较高用户可以采用以下方式进行加密。 该章节仅适用于MRS
/s。 在选择迁移数据表界面，单击“数据库”后的，选择待迁出节点上存在的数据库，在“数据表”处选择待迁移的数据表，数据表下拉列表中展示的是所选数据库中的MergeTree系列引擎的分区表。“节点信息”中展示的为当前迁入节点、迁出节点上ClickHouse服务数据目录的空间使用情况，单击“下一步”。
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
使用CDL同步drs-oracle-json数据到Hudi（ThirdKafka） 操作场景 本章节指导用户通过开启Kerberos认证的集群的CDLService WebUI界面从ThirdKafka导入Oracle数据库数据到Hudi。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
通过ThriftServer实例向HBase表中写入数据 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put和putMultiple进行写数据操作。 代码样例 方法调用 // Write
通过ThriftServer实例向HBase表中写入数据 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put和putMultiple进行写数据操作。 代码样例 方法调用 // Write
通过ThriftServer实例向HBase表中写入数据 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put和putMultiple进行写数据操作。 代码样例 方法调用 // Write
通过ThriftServer实例向HBase表中写入数据 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put和putMultiple进行写数据操作。 代码样例 方法调用 // Write
dirs获得数据存储目录。 其中配置文件路径请根据时间环境的集群版本修改，当磁盘有多块时，该配置项有多个，逗号间隔。 使用cd命令进入使用率较高的磁盘对应的3中获取的数据存储目录下。 使用du -sh *命令打印出当前topic的名称及大小。 由于Kafka的全局的数据保留时间默认
sh”，进行Loader作业数据备份。系统将数据备份到作业的输出路径同一层目录。 ./run.sh 备份数据的输入目录 例如，备份数据的输入目录为“/user/hbase/”，作业的输出路径为/opt/client/sftp/sftp1，其中sftp1只起到一个占位符的作用。执行如下命令，数据将备份到
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python）
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python）
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖的ja
如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改
如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）
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