在Hive中drop表后如何完全释放磁盘空间 用户问题 在Hive命令行执行drop表的操作后，通过命令hdfs dfsadmin -report查看磁盘空间，发现表没有删除。 原因分析 在Hive命令行执行drop表只删除了外部表的表结构，并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。

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大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式 数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎 8% Flume海量日志聚合

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Hbase结果表 功能描述 DLI 将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，

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Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析

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CloudTable HBase输入流 功能描述 创建source流从 表格存储服务 CloudTable的HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至

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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 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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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 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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程序-SparkStreaming批量写入HBase表 Python SparkHbasetoHbaseJavaExample 从HBase读取数据再写入HBase Java SparkHbasetoHbaseScalaExample 从HBase读取数据再写入HBase Scala SparkHbasetoHbasePythonExample

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数据保密性 MRS 分布式文件系统在Apache Hadoop版本基础上，提供对文件内容的加密存储功能，避免敏感数据明文存储，提升数据安全性。业务应用只需对指定的敏感数据进行加密，加解密过程业务完全不感知。在文件系统数据加密基础上，Hive实现表级加密，HBase实现列族级加密，在

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HBase集群管理 HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有：

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程序-SparkStreaming批量写入HBase表 Python SparkHbasetoHbaseJavaExample 从HBase读取数据再写入HBase Java SparkHbasetoHbaseScalaExample 从HBase读取数据再写入HBase Scala SparkHbasetoHbasePythonExample

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程序-SparkStreaming批量写入HBase表 Python SparkHbasetoHbaseJavaExample 从HBase读取数据再写入HBase Java SparkHbasetoHbaseScalaExample 从HBase读取数据再写入HBase Scala SparkHbasetoHbasePythonExample

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HBase快速入门 HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导：通过HBase Shell命令实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管

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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。对于HBase不支持的过滤条件，例如组合Rowkey的查询，直接由Spark

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修改HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的modifyTable方法修改表信息。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testModifyTable方法中。

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删除HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的deleteTable方法来删除表。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的dropTable方法中

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Spark on HBase程序 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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开发HBase应用 HBase数据读写样例程序 HBase全局二级索引样例程序 HBase Rest接口调用样例程序 HBase ThriftServer连接样例程序 HBase访问多个ZooKeeper样例程序 父主题： HBase开发指南（普通模式）

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创建HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Regio

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