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employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。 “LOAD DATA LOCAL INPATH”命令可以完成从本地文件系统加载文件到Impala的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“Impalad”的本地文件系统的路径。 父主题： 开发Impala应用
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运行MRS作业时如何读取OBS加密数据 MRS 1.9.x支持使用OBS文件系统中加密后的数据来运行作业，同时支持将加密后的作业运行结果存储在OBS文件系统中。目前仅支持通过OBS协议访问数据。 OBS支持使用KMS密钥的加解密方式对数据进行加解密，所有的加解密操作都在OBS完成，同时密钥管理在DEW服务。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
配置Doris对接Hudi数据源 在MRS集群元数据存储在Hive MetaStore的场景中，Doris 2.0.13版本支持通过Catalog的方式对接Hudi 0.15.0版本数据源，支持对接Hudi所有的数据字段类型。 该操作适用于MRS 3.5.0版本。 Doris支持查询的Hudi表类型
HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 选择“数据源”，单击“添加数据源”。在“添加数据源”页面填写参数。 配置“基本配置”，填写数据源名称，选择数据源类型“HetuEngine”。
查询OpenTSDB数据 功能简介 使用OpenTSDB的查询接口(/api/query)读取数据。 函数genQueryReq()生成查询请求，函数queryData()把查询请求发送到OpenTSDB服务端。 样例代码 以下代码片段在com.huawei.bigdata.opentsdb
0-LTS及之后版本） 配置ClickHouse对接Kafka 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据批量导入 ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
查询Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Hive用户自定义函数。
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 数据库进入只读模式，业务数据丢失。 数据库进入只读模式，上层服务写业务操作相关数据丢失。 可能原因
将来要使用的字段。如果必须添加或删除字段，及修改字段类型和注释，需在业务低峰期，停止相关表的写入和修改业务后，通过重建表方式实现以上操作： 新建一个表，该表结构和需进行增删改字段的表结构相同。在新建表中增加需要添加的新字段、删除不需要的字段、或修改需改变类型的字段。 选取指定字段数据插入到新创建的表中：
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Threshold 产生告警的阈值。 对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的znode的数量使用率已经超过规定的阈值，如果不及时处理，可能会导
Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述
非HDFS数据残留导致数据分布不均衡 问题背景与现象 数据出现不均衡，某磁盘过满而其他磁盘未写满。 HDFS DataNode数据存储目录配置为“/export/data1/dfs--/export/data12/dfs”，看到的现象是大量数据都是存储到了“/export/data1/dfs”，其他盘的数据比较均衡。
添加GBase数据源 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置GBase数据源实现对GBase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GBase类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
partition为Topic分区。 replicas中的数字对应Broker_ID。replicas必须与分区的副本数相对应，不然会造成副本缺少的情况。在本案例中分区所在的replicas对应6和5，只迁移Broker_ID为6的节点的分区中的数据时，也必须把Broker_ID为5的节点的分区带上。 log_d
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时
数据管理维护 Hudi Clustering操作说明 Hudi Cleaning操作说明 Hudi Compaction操作说明 Hudi Savepoint操作说明 父主题： 使用Hudi
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
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