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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata

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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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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 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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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata

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调整HetuEngine INSERT写入优化 HetuEngine向Hive数据源分区表写入数据时，需要根据实际业务的查询结果中分区列数量添加相关自定义配置，以获得最佳的性能效果。 调整HetuEngine INSERT写入步骤 使用HetuEngine管理员用户登录 FusionInsight

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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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cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100

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cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100

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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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cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100

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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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注意，当前版本PCR索引在大数据量的回滚上耗时可能较长（回滚时间随数据量增长可能呈指数型增长，数据量太大可能导致会回滚无法完全执行），回滚时间会在新的版本进行优化，如表1所示。 表1 PCR索引回滚时间的规格 类型/数据量 100 1000 1万 10万 100万 带PCR索引的回滚时间

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从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP

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查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即5执行完成后查看Kafka topic是否正常写入数据。 sh kafka-console-consumer.sh --topic test_sink --bootstrap-server

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cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100

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注意，当前版本PCR索引在大数据量的回滚上耗时可能较长（回滚时间随数据量增长可能呈指数型增长，数据量太大可能会导致回滚未完成），回滚时间会在下个版本进行优化。以下是当前版本回滚时间的具体规格： 表1 PCR索引回滚时间的规格 类型/数据量 100 1000 1万 10万 100万 带PCR索引的回滚时间

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创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该数据流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata

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创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata

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SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB

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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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