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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可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据

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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在 服务器 端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于 MRS

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）

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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS

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运行MRS作业时如何读取OBS加密数据 MRS 1.9.x支持使用OBS文件系统中加密后的数据来运行作业，同时支持将加密后的作业运行结果存储在OBS文件系统中。目前仅支持通过OBS协议访问数据。 OBS支持使用KMS密钥的加解密方式对数据进行加解密，所有的加解密操作都在OBS完成，同时密钥管理在DEW服务。

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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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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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读取摄像头视频帧 该接口用于读取一帧视频。注意IPC摄像头和MP4视频返回的是YUV_NV21颜色排布的数据，而UVC类型的摄像头返回的是BGR颜色排布的数据。 接口调用 hilens.VideoCapture.read() 返回值 一帧视频数据。参数类型为numpy数组（dtype为uint8），兼容cv2。

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/17.0.2/umd/react.development.js https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react-dom/17.0.2/umd/react-dom

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"cid=cf.cid"); 通过HBase插入数据，命令如下： put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。

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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei

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