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应用场景 大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Tran
HetuEngine包含不同模块，整体结构如图1所示。 图1 HetuEngine结构图 表1 各模块说明 模块名称 常见概念名称 描述 云服务层 HetuEngine CLI/JDBC HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服务端提交查询请求，然后将执行结果取回并展示。 HSBroker
HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalo
Map<String, String> tuple = new HashMap(); tuple.put("device", "root.sg.d1"); tuple.put("timestamp", String.valueOf(System
Map<String, String> tuple = new HashMap(); tuple.put("device", "root.sg.d1"); tuple.put("timestamp", String.valueOf(System
storage.directory: /home/testdir/testdirdir/xxx。 创建目录/home/testdir（创建一层目录即可），设置该目录为admin用户所属。 图1 创建目录 /home/testdir/下的testdirdir/xxx目录在启动Flink集群时会在每个节点下自动创建。
数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS
HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalo
HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于Hive的HCatal
storage.directory: /home/testdir/testdirdir/xxx。 创建目录/home/testdir（创建一层目录即可），设置该目录为admin用户所属。 /home/testdir/下的testdirdir/xxx目录在启动Flink集群时会在每个节点下自动创建。
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据管理的最小单元。如果用户在规划表和设计rowkey不合理，请求过于集中在少量固定Region时，会导致业务压力集中在单节点，造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。 HBase服务增加了MetricController实例，开启热点检测能力，能够监控每个RegionServer
22260, "认证用户名", "认证用户密码", "select s1 from " + ROOT_SG1_D1 + " align by device"); IoTDBSource<RowRecord> source = new IoTDBSource<Ro
datatype=BOOLEAN,encoding=PLAIN; 创建对齐时间序列： create aligned timeseries root.ln.device1(latitude FLOAT encoding=PLAIN compressor=SNAPPY, longitude FLOAT encoding=PLAIN
-i:<port>命令，查看连接详细信息。其中port为实际端口号。 发现29101端口连接对端端口为21005，而21005为Kafka服务端端口。 说明业务层作为客户端连接Kafka获取消息，业务端口分配通过OS的随机端口分配范围来确定。 通过cat /proc/sys/net/ipv4/ip_l
22260, "认证用户名", "认证用户密码", "select s1 from " + ROOT_SG1_D1 + " align by device"); IoTDBSource<RowRecord> source = new IoTDBSource<Ro
计算金字塔模型向上汇聚一层的GeoID。 ToUpperLayerGeoId(geoId) UDF输入参数： 参数 类型 说明 geoId Long 根据输入GeoId计算金字塔模型上一层GeoId。 UDF输出参数： 参数 类型 说明 geoId Long 金字塔模型上一层GeoId。 使用示例：
e方式的临时表，在这一个层面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark
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