搜索：Elasticsearch， 云搜索服务 （ CSS ） MRS Hudi 数据仓库 ：数据仓库服务（DWS） Hadoop：MRS HBase FusionInsight HDFS 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （ DLI ） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive

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搜索：Elasticsearch， 云搜索 服务（ CS S） MRS Hudi 数据仓库：数据仓库服务（DWS） Hadoop：MRS HBase FusionInsight HDFS 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖 探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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表/文件迁移支持的数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持的数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持的数据源 数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI），MRS

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快速购买Hadoop分析集群 本章节为您介绍如何快速购买一个Hadoop分析集群，Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算，Presto交互

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缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。 3des HDFS hadoop.rpc.protection 设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如DataNode与NameNode间。

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，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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移、 CDM 方式迁移和 OMS 方式迁移。 Distcp方式迁移 Hadoop Distcp（Distributed copy）主要是用于Hadoop文件系统内部或之间进行大规模数据复制的工具，它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。它把文件和目录的列表作

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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互相转化的一个方法，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与 MapReduce服务 的关系 数据仓库服务使用MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）将数据从MRS迁移到 GaussDB (DWS) 集群，实现海量数据通过Hadoop处理后使用GaussDB(DWS)

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Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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场景。 实时数仓：在大规模数据查询和分析能力基础上，提供高并发、高性能、低时延、低成本的事务处理能力。适用于HTAP混合负载场景，“一库两用，生产即分析”，支持单机部署和集群部署两种部署方式。 IoT数仓：在标准数仓基础上，提供高效的时序计算和IoT分析能力，支持实时和历史数据关

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let可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务 支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用

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HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。

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本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 环境准备

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JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.8" >> /opt/hadoop-2.10.x/etc/hadoop/hadoop-env.sh 验证安装。 hadoop version 回显信息如下所示表示Hadoop安装成功。 Hadoop 2.10.x Subversion https://github

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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