基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集

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基于复制的流模板配置流 一共开发完成3类流模板，基于这3类流模板需要能创建和配置出适用这一类的所有流。 ERP基础数据同步到OA流创建并复用 OA数据同步到ERP流创建并复用 ERP审批流程同步到OA创建并复用 父主题： 实施流程

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本方式的最大优点在于能够快速地备份、恢复数据，对系统的影响非常小。但本方式最关键的是如何保证SAP HANA在线情况下的应用一致性。相对于文件备份，基于存储快照的备份没有对应的工具来检查备份数据是否存在一致性问题。因此，这种备份方式建议您谨慎使用，仅用于对数据的一致性要求不高的场景或者允许系统停机备份的场景。在使用存

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，代码的提交触发后续的测试，以及线上的环节，一个工具链打通完整的路径，实现端到端的交付和支持。 不同研发模式下流水线的应用与思考 第二部分重点讲述基于华为的流水线支撑的实践，支持三种主流模式： 第一种模式：大规模开发 华为起家的核心是交换机，交换机本身业务分成多层架构，例如上面的

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应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的 数据仓库 ，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer

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JSON对象由嵌套或并列的name-value对组成，具有顺序无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。

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JSON对象由嵌套或并列的name-value对组成，具有顺序无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。

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Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。 说明： 用户可在HDFS组件的配置界面中设置该参数的值，设置后全局生效，即Hadoop中各模块的RPC通道的加密属性全部生效。 对RPC的加密方式，有如下三种取值： “authentication”

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在迁移过程中，数据读写过程都是由一个单一任务完成的，受限于资源，整体性能较低，对于海量数据场景通常不能满足要求。 CDM 任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。

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键SERVICE_META_VERSION，值为服务注册的版本号（如a.b.c的格式，其中a、b、c均为数字），标签应用需要修改为不同于正常应用的版本号。 键SERVICE_META_PA RAM ETERS，值为服务注册时的自定义标签（形如tag1:value1,tag2:valu

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键SERVICE_META_VERSION，值为服务注册的版本号（如a.b.c的格式，其中a、b、c均为数字），标签应用需要修改为不同于正常应用的版本号。 键SERVICE_META_PARAMETERS，值为服务注册时的自定义标签（形如tag1:value1,tag2:valu

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基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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基于libpq开发 libpq是 GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB 服务器 服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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序（*.c），然后再通过编译器处理。转换过的ecpg应用通过嵌入式SQL库（ecpglib）调用libpq库中的函数，与GaussDB Kernel服务器使用普通的前端/后端协议通信。 嵌入式SQL程序是插入了数据库相关动作的特殊代码的C语言程序。这种特殊代码形式通常如下： EXEC

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基于libpq开发 libpq是GaussDBC应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了两个示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。 GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8

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基于ODBC开发 ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，

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0 ARM64位 x86_64位 3.9.9 psycopg2在编译过程中，会链接（link）GaussDB的openssl，GaussDB的openssl与操作系统自带的openssl可能不兼容。如果遇到不兼容现象，例如提示"version 'OPENSSL_1_1_1f' not

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序（*.c），然后再通过编译器处理。转换过的ecpg应用通过嵌入式SQL库（ecpglib）调用libpq库中的函数，与GaussDB Kernel服务器使用普通的前端/后端协议通信。 嵌入式SQL程序是插入了数据库相关动作的特殊代码的C语言程序。这种特殊代码形式通常如下： EXEC

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。 GaussDB(DWS)库提供了对JDBC 4.0特性的支持，需要使用JDK1

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8版

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