表格存储服务 CloudTable

表格存储服务(CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服务,集成时序、时空数据存储特性,可提供千万级TPS以及毫秒级随机读写能力。可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。

 
 

    hive查询hbase 更多内容
  • Hive on HBase

    Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题: 使用Hive

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive on HBase

    Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题: 使用Hive

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询Hive数据

    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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询HBase表

    示例 查询表中的数据。 1 SELECT * FROM test_hbase limit 100; 查询下压 通过hbase进行数据过滤,即HBase Client将过滤条件传给HBase服务端进行处理,HBase服务端只返回用户需要的数据,提高了Spark SQL查询的速度。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询HBase表

    示例 查询表中的数据。 1 SELECT * FROM test_hbase limit 100; 查询下压 通过hbase进行数据过滤,即HBase Client将过滤条件传给HBase服务端进行处理,HBase服务端只返回用户需要的数据,提高了Spark SQL查询的速度。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询Hive表数据

    查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询Hive表数据

    查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    HBase表。以授予用户在Hive查询HBase表的权限为例,操作步骤如下 在 MRS Manager角色管理界面创建一个HBase角色,例如“hive_hbase_create”,并授予创建HBase表的权限。 在“权限”的表格中选择“HBase > HBase Scope >

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置SparkSQL业务用户权限

    在Manager角色界面创建一个角色,例如“hive_hbase_select”,并授予查询SparkSQL on HBasehbaseTable和HBasehbaseTable的权限。 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置SparkSQL业务用户权限

    在Manager角色界面创建一个角色,例如“hive_hbase_select”,并授予查询SparkSQL on HBasehbaseTable和HBasehbaseTable的权限。 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询Hive表数据

    查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询Hive表数据

    查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 从Hive读取数据再写入HBase

    Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    Manager用户管理界面创建一个“人机”用户,例如“hbase_creates_user”,加入“hive”组,绑定角色“hive_hbase_create”,用于创建Hive表和HBase表。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制,需给“hive_hbase_create”或“hbase_creates_

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBaseHive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive

    'minbin',35); 使用hbase shell,执行以下命令创建HBase表。 create 'SparkHBase',{NAME=>'cf1'} put 'SparkHBase','01','cf1:name','Max' put 'SparkHBase','01','cf1:age'

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive

    'minbin',35); 使用hbase shell,执行以下命令创建HBase表。 create 'SparkHBase',{NAME=>'cf1'} put 'SparkHBase','01','cf1:name','Max' put 'SparkHBase','01','cf1:age'

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置跨集群互信下Hive on HBase

    配置跨集群互信下Hive on HBase 两个开启Kerberos认证的互信集群中,使用Hive集群操作HBase集群,将目的端HBase集群的HBase关键配置项配置到源端Hive集群的HiveServer中。 前提条件 两个开启Kerberos认证的安全集群已完成跨集群互信配置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置跨集群互信下Hive on HBase

    配置跨集群互信下Hive on HBase 本章节指导在两个开启Kerberos认证的互信集群中,使用Hive集群操作HBase集群,将目的端HBase集群的HBase关键配置项配置到源端Hive集群的HiveServer中。 前提条件 两个开启Kerberos认证的安全集群已完成跨集群互信配置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MRS各组件样例工程汇总

    SparkHivetoHbaseJavaExample Spark从Hive读取数据再写入到HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现分析处理Hive表中的数据,并将结果写入HBase表。 SparkHivetoHbaseScalaExample

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了