支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。

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支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。

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"obs://mrs-word/output/" “输入文件的路径”为OBS上存放作业输入文件的路径。 “输出文件的路径”为OBS上存放作业输出文件地址，请设置为一个不存在的目录。 父主题： 运行 MRS 作业

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column_num要和数据文件中的列的数量对应。 family的指定要和表的列族名称对应。 仅当批量导入数据时创建二级索引才需配置以下参数，且索引类型的首字母需要大写，例如type="String"；以下片段中length="30"表示索引列“H_ID”的列值不能超过30个字符：

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JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时，需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始，必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath下没有相应的jar包，则客户端程序抛出Class

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odeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib/gsjdbc4-*.jar /tmp 报错中type为12时：调整数据库的pg_hba.conf文件，将address改成sqoop所在节点的ip。 场景二：（export场景）使用sqoop

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/opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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JSON对象由嵌套或并列的name-value对组成，具有顺序无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。

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JSON对象由嵌套或并列的name-value对组成，具有顺序无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。

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输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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Kafka集群。Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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Map输出键值对，内容为HBase与Hive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。

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户端和DataNode的错误日志。 客户端日志如下： 图1 客户端日志 DataNode日志如下： 2017-07-24 20:43:39,269 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86

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Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类

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index：表示需修改索引状态的数据表的名称。 idx_state_opt：表示修改索引的目标状态，可选参数如下： indexnames.to.inactive：表示将指定的索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active：表示将指定的索引转换为ACTIVE状态。

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Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。

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Kafka管理员用户组。添加入本组的用户，拥有所有Topic的创建，删除，授权及读写权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 storm Storm的普通用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 stormadmin

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影响HBase shell窗口的显示。 HBase客户端命令繁多，例如：hbase shell、hbase hbck、hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等，且后续还会增加。部分命令的输出为INFO打印，如果直接把I

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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