设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 设置云端结构化模板 父主题： 日志搜索与分析（默认推荐）

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Sqoop1.4.7适配 MRS 3.x集群 Sqoop是专为Apache Hadoop和结构化数据库（如关系型数据库）设计的高效传输大量数据的工具。客户需要在MRS中使用sqoop进行数据迁移，MRS旧版本中未自带Sqoop，客户可参考此文档自行安装使用。MRS 3.1.0及之后

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云端结构化日志读写流量、索引流量、存储流量的收费变化说明 使用云端结构化解析日志后读写流量、索引流量、存储流量变化说明如下： LTS结构化能力说明： 云端结构化是由LTS服务端通过不同的日志提取方式将日志流中的日志content字段进行结构化的能力。结构化之后会保留content

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结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。 正则分析 正则分析是使用正则表达式提取字段。 选择示例

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结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。 正则分析 正则分析是使用正则表达式提取字段。 选择示例

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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： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON、 CS V、TEXTFILE、RCFILE、SEQUENCEFILE、ORC等存储格式。

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业数据而量身定制。 Spark提供了类似SQL的Spark SQL语言，用于对结构化数据进行操作。使用Spark SQL，可以访问不同的数据库，用户可以从这些数据库中提取数据，处理并加载到不同的数据存储中。 本实践演示如何使用MRS Spark SQL访问 GaussDB (DWS)数据。

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Hive应用开发简介 Hive介绍 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：

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修改结构化配置（不推荐） 功能介绍 该接口用于修改指定日志流下的结构化配置，由于参数较多且构建复杂，建议您使用8.9.2-修改结构化配置（推荐）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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在lts页面根据日志组和日志流的ID来进入日志流，如图6。 图6 进入日志流 图7 进入日志流 在日志流页面添加结构化配置，单击右上角的齿轮进行配置，如图8。 图8 日志流页面添加结构化配置 设置结构化配置，如图9。 图9 结构化配置 单击智能提取生成字段，如图10。 图10 智能提取字段 修改字段定义，单击进行修改，其中各字段介绍如下：

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设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化模板 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 父主题： 日志搜索与分析（管道符方式-邀测）

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速联合查询，尤其适用于Hadoop集群（MRS）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等

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什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用

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什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用

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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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在GaussDB(DWS)数据库中创建一个Hadoop外表，用来访问存储在MRS HDFS文件系统上的Hadoop结构化数据。Hadoop外表是只读的，只能用于查询操作，可直接使用SELECT查询其数据。 前提条件 已创建MRS集群，并将数据导入Hive/Spark数据库中的ORC表。 请参见MRS集群上的数据准备。

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信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买“基础版”连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时，系统配置200G的非机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如CSV文件，数据库数据等。

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principal' = 'mapred/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM', 'hive.metastore.kerberos.principal' = 'hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM', 'hadoop.security.authentication'

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存储 存储是保存数据的对象，通常来说，同一种设备的数据会保存在同一个存储中。存储中定义了设备的标签与设备的属性。其中设备ID（deviceId）就是最常用的一种标签（tag）。一个标签包括标签名与标签值，例如设备ID：标签名为 deviceId，而它的标签值则是具体的某个设备ID

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存储 存储概述 存储基础知识 云硬盘存储（EVS） 文件存储（SFS） 极速文件存储（SFS Turbo） 对象存储（OBS） 专属存储（DSS） 本地持久卷（Local PV） 临时存储卷（EmptyDir） 主机路径（HostPath） 存储类（StorageClass） 存储管理最佳实践

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HCatalog应用 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：

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