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MRS对外提供了基于Spark组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现从Hive表中读取数据并重新写入HBase表。 本章节对应示例场景的开发思路： 查询指定Hive表的数据。 根据表中数据的key值去HBase指定表中做查询。
meNode带来极大的压力。 由于HBase接口以及内部机制的原因，一些较大的文件也不适合直接保存到HBase中。 HFS的出现，就是为了解决需要在Hadoop中存储海量小文件，同时也要存储一些大文件的混合场景。简单来说，就是在HBase表中，需要存放大量的小文件（10MB以下）
主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中，配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 如果主集群的客户端安装在集群外的节点上，也需在该节点的hosts文件中配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。
和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
); 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入到新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出来的数据是最新的数据，消除了读时合并中数据聚合的过程，并且支持多种谓词的下推，因此在聚合查询场景下能带来较大的性能提升。
每个消息体（记录）之间的分隔符。 kafka_schema 否 如果解析格式需要一个schema时，此参数必填。 kafka_num_consumers 否 单个表的消费者数量。默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过topic中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。
一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，可以减少网络时延，提高访问速度。但在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，同一个国家各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在同一个国家，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区的用户，可以选择“中国
已创建好集群，并准备pem格式的密钥文件或创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台，选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则，允许指定来源的数据访问端口“22”。
4：只显示最后的4个字符，其他用x代替。 Partial mask: show first 4：只显示开始的4个字符，其他用x代替。 Hash：用值的哈希值替换原值，采用的是hive的内置mask_hash函数，只对string、char、varchar类型的字段生效，其他类型的字段会返回NULL值。
MRS集群中Spark任务支持哪些Python版本？ 问： MRS 3.1.0版本的集群，Spark任务支持哪些python版本？ 答： MRS 3.1.0版本的集群，Spark任务建议使用python2.7或3.x版本。 父主题： 组件配置类
使用HetuEngine查询容错执行能力须知 容错不适用于已损坏的查询或其他用户错误场景。例如：不会花费资源重试由于无法解析SQL而失败的查询任务。 不同数据源对SQL语句的容错支持能力存在差异： 所有数据源都支持读操作的容错执行。 Hive数据源支持写操作的容错执行。 容错能力非常适合大批量查询，如果用户在容错集
HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库，将下载下来的数据库将传入Linux客户端(如"/opt")，并解压。 在Derby的安装目录下，进入bin目录，输入如下命令：
该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库，将下载下来的数据库将传入Linux客户端(如"/opt")，并解压。 在Derby的安装目录下，进入bin目录，输入如下命令：
不同版本的Hive之间是否可以兼容？ Hive 3.1版本与Hive 1.2版本相比不兼容内容主要如下： 字段类型约束：Hive 3.1不支持String转成int。 UDF不兼容：Hive 3.1版本UDF内的Date类型改为Hive内置。 索引功能废弃。 驱动不兼容：Hive
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能
Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列
功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark
功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark
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