中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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。 操作步骤 设置参数的路径：

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开发中心支持数据转发吗？ 开发中心不支持规则引擎功能，无法进行数据转发。 您可在开发中心调测的时候使用API接口，订阅设备上报的数据。 开发中心调测完成，使用设备管理商用环境时，可以使用规则引擎的数据转发功能进行数据转发。 父主题： 设备集成（联通用户专用）

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UA连接点，单击“下发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。 单击规则引擎名称进入规则引擎详情页面，配置数据源端和数据目的端。 数据源端选择之前创建的产品和设备。 数据目的端选择同实例下的MQS。

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“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“设备集成 LINK > 规则引擎”，在“规则引擎”页签中单击“导入规则”。 在弹窗中选择本地保存的规则文件，并导入。 导入成功后，在页面的规则引擎列表中可查看导入的规则。 导出规则 登录ROMA Connect控制台，在“实例

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invalid. 规则引擎源端数据不合法 检查规则引擎源端数据 400 RML.0501 The rule engine does not exist. 规则引擎不存在 添加规则引擎 400 RML.0502 Invalid rule engine ID. 规则引擎ID无效 检查规则引擎ID

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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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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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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（Python） 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 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。

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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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