，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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照模板内容填写工作项信息后上传即可。相关操作可参考批量导入工作项。 代码迁移： 代码托管服务 支持本地、线上Git仓库的迁移。相关操作可参考仓库迁移。 父主题： 概念与功能

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迁移到代码托管仓库 概述 将SVN代码仓库迁移至代码托管 将基于Git的远程仓库导入代码托管 将本地代码上传到代码托管

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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安全的计算环境。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结

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catalog能力，通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集

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漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器有什么区别？ 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别如表1所示。 表1 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别 对比项 传统的漏洞扫描器 漏洞管理服务 使用方法 使用前需要安装客户端。 不需要安装客户端，在管理控制台创建任务（输入 域名 或IP地址）就可以进行漏洞扫描，节约运维成本。

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。 车联网 在车联网中，数据的流动与车机数据的存储等业务特点对Redis数据库有高可靠的要求，GeminiDB具备以下优势： 可靠存储：数据3副本可靠保存，不担心社区Redis的丢数据问题。 稳定性高：3AZ同城高级别容灾，极端故障场景可秒级完成接管，数据无脏读。 分片不流控：G

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应用级别的容灾改造主要有两种方式：方式一使用DNS 服务器 切换的方案。将原来应用间通过IP地址访问的方式，改造为通过DNS解析访问的方式。方式二使用LB切换的方案。应用本身不用改造，但是本地机房如果原先未部署LB，需要改造网络并部署LB。当云下（本地数据中心）和云上（公有云）发生容灾切换时，通过LB切换对应用的访问方向。方式一使用DNS服务

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jar，如果不存在，从数据工厂4.4.1war包中复制一份放入。 edataexchange-hadoop依赖的jar包.zip。 影响Hadoop文件输入组件，Hadoop迁移组件，Hadoop输出组件这些大数据组件。 压缩包内的jar包放入工作目录：lib\edi\cdh_hadoop目录下。

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_HOME}/hadoop/data3/dn”。 例如：原有的数据存储目录为“/srv/BigData/hadoop/data1”，“/srv/BigData/hadoop/data2”，如需将data1目录的数据迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”

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录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 262144 Client 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.clie

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录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 262144 Client 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.clie

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Flink是一个分布式的数据处理引擎，用于处理有界和无界流式数据。Flink定义了文件系统抽象，OBS服务实现了Flink的文件系统抽象，使得OBS可以作为flink StateBackend和数据读写的载体。 注意事项 flink-obs-fs-hadoop目前仅支持OBS并行文件系统。

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主组为hadoop hdfs/hadoop.<系统域名> 主组为hadoop mapred 主组为hadoop mapred/hadoop.<系统域名> 主组为hadoop mr_zk 主组为hadoop mr_zk/hadoop.<系统域名> 主组为hadoop hue 主组为supergroup

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_HOME}/hadoop/data3/dn”。 例如：原有的数据存储目录为“/srv/BigData/hadoop/data1”，“/srv/BigData/hadoop/data2”，如需将data1目录的数据迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”

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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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间进行传输。 privacy：指数据在鉴权及加密后再传输。这种方式会降低性能。 authentication：指数据在鉴权后直接传输，不加密。这种方式能保证性能但存在安全风险。 integrity：指数据直接传输，即不加密也不鉴权。 为保证数据安全，请谨慎使用这种方式。 解决办法

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Studio基于数据湖底座，提供一站式数据开发、治理和服务等能力。 表1 DataArts Studio 支持的数据源 数据源类型 管理中心 数据架构 数据开发 数据目录[2] 数据质量[3] 数据服务 数据安全 数据仓库服务（DWS） √ √ √ √ √ √ √ 数据湖探索（ DLI ） √ √ √ √ √ √ √ MapReduce服务 （MRS

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向HFS表中批量插入数据 FSResult get(FSGet fsGet) 从HFS表中读取数据 FSResult[] get(List<FSGet> fsGets) 从HFS表中读取多行数据 void delete(FSDelete fsDelete) 从HFS表中删除数据 void

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