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IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据： 批量导入数据：通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。 批量导出数据：通过export-csv.sh离线方式进行数据的导出。
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。
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。
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。
离线数据加载：通过CDM将Hive外表数据迁移到Doris 应用场景 离线数据，端到端时延无要求。在存在DataArts Studio工具的场景下，数据加载使用CDM进行将离线的Hive外表数据迁移到MRS Doris。
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。
离线数据加载：通过Spark视图读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Spark视图读取Hive外表数据写入到Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。
离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Doris创建Catalog成功读取Hive外表数据并写入Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。
离线数据加载：通过Broker Load将ORC格式的Hive数据导入Doris 应用场景 通过Broker Load将ORC格式的Hive表数据导入到Doris。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。
离线数据加载：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris 应用场景 本地CSV文件数据通过StreamLoad导入到Doris，需要写入Doris的数据不重复，通过引入 Unique 数据模型保证 Key 的唯一性。
基本操作流程如下所示： 步骤1：创建MRS离线查询集群 步骤2：将本地数据导入到HDFS中 步骤3：创建Hive表 步骤4：将原始数据导入Hive并进行分析 步骤1：创建MRS离线查询集群 进入购买MRS集群页面。 选择“快速购买”，填写软件配置参数，以“按需计费”为例。
离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 应用场景 通过Doris创建Catalog成功读取RDS-MySQL数据并写入Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。
图2 离线数据加载 场景特点： 业务特点为离线数据，端到端时延无要求，仅对数据集市中的数据查询时延有要求，如离线报表场景、实时报表的数据初始化场景。
集群维护模式 集群未正式上线或暂时离线进行运维操作时（例如非滚动方式的升级），可将整个集群配置为维护模式。
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。
ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本） 告警解释 系统周期性进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区丢失（如由于设备拔出、设备离线、删除分区等原因）时，产生此告警。
HDFS开源增强特性 HDFS开源增强特性：文件块同分布（Colocation） 离线数据汇总统计场景中，Join是一个经常用到的计算功能，在MapReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做
Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 父主题： Impala应用开发概述
Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
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