读取HDFS指定文件内容 功能简介 获取HDFS上某个指定文件的内容。过程为： 使用FileSystem实例的open方法获取读取文件的输入流。 使用该输入流读取HDFS的指定文件的内容。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是读文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei

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配置Hive读取Hudi表 Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据，通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端，可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表，Hive可以方便地进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。

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读取HDFS指定文件内容 功能简介 获取HDFS上某个指定文件的内容。过程为： 使用FileSystem实例的open方法获取读取文件的输入流。 使用该输入流读取HDFS的指定文件的内容。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是读文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei

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使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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读取数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态读取数据库数据。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源，单击。 图1 读取数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。 读取数据需要等待一段时

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*") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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*") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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female,60 数据规划 DataStream样例工程的数据存储在文本中。 将log1.txt和log2.txt放置在指定路径下，例如"/opt/log1.txt"和"/opt/log2.txt"。 数据文件若存放在本地文件系统，需在所有部署Yarn NodeManager的节点指定目录放置，并设置运行用户访问权限。

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female,60 数据规划 DataStream样例工程的数据存储在文本中。 将log1.txt和log2.txt放置在指定路径下，例如"/opt/log1.txt"和"/opt/log2.txt"。 数据文件若存放在本地文件系统，需在所有部署Yarn NodeManager的节点指定目录放置，并设置运行用户访问权限。

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female,60 数据规划 DataStream样例工程的数据存储在文本中。 将log1.txt和log2.txt放置在指定路径下，例如"/opt/log1.txt"和"/opt/log2.txt"。 数据文件若存放在本地文件系统，需在所有部署Yarn NodeManager的节点指定目录放置，并设置运行用户访问权限。

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*") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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mode=INCREMENTAL;// 必须设置当前表读取为增量读取模式 set hoodie.tableName.consume.start.timestamp=20201227153030;// 指定初始增量拉取commit set hoodie.tableName.consume.end.timestamp=20210308212318;

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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female,60 数据规划 DataStream样例工程的数据存储在文本中。 将log1.txt和log2.txt放置在指定路径下，例如"/opt/log1.txt"和"/opt/log2.txt"。 数据文件若存放在本地文件系统，需在所有部署Yarn NodeManager的节点指定目录放置，并设置运行用户访问权限。

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Spark应用中，用户可以自由使用HBase的接口来实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 数据规划 首先需要把数据文件放置在HDFS系统里。 本地新建文本文件，将以下内容复制保存到input_data1.txt。 20,30,40,xxx 在HDFS上建立一个文件夹，“/t

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*") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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****") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",").map(_

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new File("foo.txt"); // some logic // do return here } 在Hive中使用时，将UDF中用到的文件“foo.txt”上传到HDFS上，如上传到“hdfs://hacluster/tmp/foo.txt”，使用以下语句创建UDF，在UDF中就可以直接操作“foo

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new File("foo.txt"); // some logic // do return here } 在Hive中使用时，将UDF中用到的文件“foo.txt”上传到HDFS上，如上传到“hdfs://hacluster/tmp/foo.txt”，使用以下语句创建UDF，在UDF中就可以直接操作“foo

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