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操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集
LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
准备连接HBase集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下HBase权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distr
Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）修复指导 本章节指导用户修复log4j2的CVE-2021-44228漏洞。目前有两种方式可以采用如下两种方式修复： 现有集群节点安装补丁 扩容节点安装补丁 前提条件 从OBS路径中下载的补丁工具“MRS_Log4j_Patch
ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distr
MRS 3.2.0-LTS.1补丁说明 MRS 3.2.0-LTS.1.7补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.7 发布时间 2024-02-21 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题
Spark应用开发建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist(
使用ZooKeeper客户端 Zookeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以
添加MySQL数据源 本章节适用于MRS 3.3.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置MySQL数据源实现对MySQL数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加MySQL类型的JDBC数据源。 添加MySQL数据源前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
准备Flink应用安全认证 MRS服务集群开启了Kerberos认证需要执行以下步骤，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行，已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 使用Flink客户端（MRS
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
快速使用Flume采集节点日志 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端 普通集群不需要执行2-6。
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
导出Doris数据至HDFS 数据导出（Export）功能可以将用户指定的表或分区的数据，以文本的格式通过Broker进程导出到远端存储上，如HDFS/对象存储（支持S3协议） 等。 不建议一次性导出大量数据。一个Export作业建议的导出数据量最大在几十GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
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