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如何配置HBase双读功能
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现了双读能力。HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。
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如何配置HBase双读能力
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HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于四个查询场景：使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。
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修改AS
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修改AS_Path列表名称 操作场景 AS_Path列表创建完成后，您可以参考以下指导，修改AS_Path列表的名称。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“网络 > 企业路由器”。 进入企业路由器主页面。 在左侧导航栏，选择“路由控制
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如何配置HBase双读功能
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现了双读能力。HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。
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修改hdfs-site.xml文件后未及时重启NameNode导致产生告警如何处理？
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修改hdfs-site.xml文件后未及时重启NameNode导致产生告警如何处理？ 问：修改hdfs-site.xml文件后未重启NameNode进程却产生了告警如何处理？ 答：用户修改了比如dfs.namenode.checkpoint.period参数后，如果不重启Name
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修改AS
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修改AS_Path列表名称 操作场景 AS_Path列表创建完成后，您可以参考以下指导，修改AS_Path列表的名称。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“网络 > 企业路由器”。 进入企业路由器主页面。 在左侧导航栏，选择“路由控制
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如何配置HBase双读功能
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HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于四个查询场景：使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。
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从HBase读取数据再写入HBase
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从Hive读取数据再写入HBase
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使用Get API读取HBase表数据
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使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com
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使用Scan API读取HBase表数据
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使用Scan 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，建议指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScan
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使用Scan API读取HBase表数据
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使用Scan 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ResultScan
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使用Get API读取HBase表数据
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使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com
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Spark读取HBase表样例程序
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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用
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配置矢量化读取ORC数据
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的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：
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配置矢量化读取ORC数据
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的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：
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SAP是否支持分页读取视图？
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SAP是否支持分页读取视图？ SAP支持读取视图，但可能存在数据重复或丢失的问题。因为SAP读取视图会调用/SAPDS/RFC_READ_TABLE2函数，该函数到SAP读取视图时会导致分页错乱。 父主题： 数据集成普通任务
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Flink读取HBase表样例程序
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Spark读取HBase表样例程序
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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用
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Spark读取HBase表样例程序
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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用
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Spark读取HBase表样例程序
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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用
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