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管理MRS集群客户端 服务端配置过期后更新MRS集群客户端 查看已安装的MRS集群客户端 批量升级MRS集群客户端 父主题： 管理MRS集群
查看MRS集群监控指标 查看MRS集群资源监控指标 查看MRS集群组件监控指标 查看MRS集群节点资源监控指标 配置MRS集群监控指标数据转储 父主题： MRS集群运维
使用Scan读取HBase数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数据
API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数据
Bulkload是HBase提供的一个数据导入工具，它可以将数据批量地导入到HBase表中，直接写入底层数据文件和WAL日志，从而显著提升了数据加载的速度和效率。 BulkLoad方式调用MapReduce的job直接将数据输出成HBase table内部的存储格式的文件HFile，然后将生成的Sto
keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体
据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集：利用Flume实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
hon） 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api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片
hon） 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api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片
hon） 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api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
equest、sendHttpDeleteRequest方法，发送POST、GET、PUT、DELETE请求，执行登录认证、添加用户、查找用户、修改用户、删除用户的操作。 运行“ExportUsers”类，运行成功会有如下日志信息： 2020-10-19 14:25:02,845
考表2设置对应的配置参数。 如果对应的Flume角色之前已经配置过服务端参数，为保证与之前的配置保持一致，在FusionInsight Manager界面选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume > 实例”，选择相应的Flume角色实例，单击“实例配置”页面“flume
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
loader-tool工具支持通过作业模板或参数选项的方式，对连接器或者作业进行创建、更新、查询、删除等操作。 本文将以“从SFTP服务器导入数据到HDFS”的作业为例，通过引用作业模板的方式，介绍loader-tool工具的使用方法。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件
数信息中2查询到的cluster集群标识符。 default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称，该例中为2中创建的表名。 （可选的）分片键（sharding key） 该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落
lete database：操作的数据库名称 ts：操作时间，13位时间戳 table：操作的表名 data：数据增加/删除/修改之后的内容 old：数据修改前的内容或者表修改前的结构定义 sql：DDL操作的SQL语句 def：表创建与表修改的结构定义 xid：事务唯一ID c
问题现象 MRS服务在集群的Master1和Master2节点上部署了manager-executor进程，该进程主要用于将管控面对集群的操作进行封装，比如作业的提交、心跳上报、部分告警信息上报、集群创扩缩等操作。当客户从MRS管控面提交作业，随着任务量的增大或者任务并发较高，有可
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