桶策略和ACL的关系 桶ACL和桶策略的映射关系 桶ACL用于授予桶基本的读写权限，桶策略高级设置中支持更多在桶上可以执行的动作。桶ACL是对桶策略的补充，除了限定的只能由桶ACL授予日志投递用户组权限外，更多时候桶策略可以替代桶ACL管理桶的访问权限。桶ACL访问权限和桶策略动作的映射关系如表1所示。

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故障模式和演练任务的关系？ 故障模式是对云应用进行评估，识别风险，是混沌演练的前提，演练任务将不同的攻击场景组合起来，使用故障注入来模拟对应的故障模式。 父主题： 韧性中心常见问题

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使用Loader从S FTP服务器 导入数据到HBase 使用Loader从SFTP 服务器 导入数据到Hive 使用Loader从FTP服务器导入数据到HBase 使用Loader从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 使用Loader从关系型数据库导入数据到HBase 使用Loader从关系型数据库导入数据到Hive

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或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。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（HQ

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器 典型场景：从HBase导出数据到SFTP服务器 典型场景：从Hive导出数据到SFTP服务器 典型场景：从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 典型场景：从HBase导出数据到关系型数据库 典型场景：从Hive导出数据到关系型数据库 典型场景：从HBase导出数据到HDFS/OBS

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AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示：最大可查询时间范围=统计周期×1440当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。时间范围与统计周期的关系如下表所示，监控关系如表1所示。

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关系建模和维度建模的区别？ 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。 父主题： 数据架构

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组织人员、角色和权限的关系 本章节介绍如何管理伙伴的组织信息、新增角色和新增组织人员等。 合作伙伴可以创建拥有不同权限的组织人员账号，用来对合作伙伴账号进行分权管理。 只有在伙伴中心“组织 > 组织成员”页面新增人员并分配角色，才可以分权管理。请勿直接在“统一身份认证”服务中新增和删除用户，否则将与伙伴中心人员管理冲突。

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时间范围和统计周期的关系 AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示： 最大可查询时间范围=统计周期×1440 当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。

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多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。

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多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。

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le分区特性的连接器，专门对Oracle分区表的导入导出进行优化。 使用FTP数据源连接器时不加密数据，可能存在安全风险，建议使用SFTP数据源连接器。 建议将SFTP服务器、FTP服务器和数据库服务器与Loader部署在独立的子网中，以保障数据安全地导入。 与关系数据库连接时，

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使用Loader从HBase导出数据到SFTP服务器 使用Loader从Hive导出数据到SFTP服务器 使用Loader从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 使用Loader从HDFS导出数据到MOTService 使用Loader从HBase导出数据到关系型数据库 使用Lo

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MRS 是否支持通过Hive的HBase外表将数据写入到HBase？ 问：MRS是否支持通过Hive的HBase外表将数据写入到HBase？ 答：不支持。Hive on HBase只支持查询，不支持更改数据。 父主题： 大数据业务开发

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Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种

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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。

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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。

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从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

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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法参考 Hive常见问题

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Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时，通过设置表文件分布的locator信息，可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。 Hive开源增强特性：支持列加密功能 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密。在创建Hiv

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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