使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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Android SDK SDK介绍 SDK下载 SDK接口参考 客户端开发 附录

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Android SDK 一句话识别 (http版) 一句话识别(websocket版) 实时语音识别 连续模式 语音合成 (http版) 语音合成(webSocket版)

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Android SDK 概述 快速入门 典型场景 接口参考 通知参考 错误码参考 版本更新内容 SDK隐私声明 SDK合规使用指南 修订记录

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Android SDK 支持64位库 使用第三方加固软件后，路由跳转错误 SDK提示语不支持中英文切换 SDK初始化失败，调用创会、加入会议等接口没有回调也没有提示 父主题： 常见问题

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Android SDK 开发前准备 SDK使用 基本使用逻辑 接口参考 父主题： 客户端SDK参考

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Android接口参考 概述 变更记录 接口参考 说明 父主题： Android SDK

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Android SDK 开发前准备 SDK使用 基本使用逻辑 接口参考 常见问题 修订记录

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使用Android构建 Android构建用于编译应用资源和源代码，并将它们打包成可供部署、签署和分发的APK。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Android构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Android构建参数说明 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。

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Android SDK 点击跳转查看Android SDK 父主题： 集成客户端SDK

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Android SDK 概述 变更记录 快速入门 典型场景 常见问题 Android接口参考 错误码参考

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Android应用集成 概述 修订记录 业务开发 Scheme参考

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在idea官网上下载相应版本即可(也可使用Android Studio开发，根据自己爱好自行选择)。 将下载的 huaweicloud-android-sdk-sis-1.1.0.zip解压之后，使用idea打开该工程，根据指示，修改相关信息即可运行demo（目前该SDK仅支持在Android8 及以上版本系统中使用，推荐使用真机进行调试）。

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Android APK签名 通过“Android APK签名”构建步骤，使用apksigner对Android APK进行签名。 图形化构建 配置构建步骤时，在“Android构建”步骤后添加“Android APK签名”步骤。 参数说明如下： 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。

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':app:validateSigningRelease”。 处理方法 在Android构建过程中推荐使用“Android APK签名”构建步骤完成APK签名，编译构建提供了Android APK签名构建步骤，配置方法如下： 在“Android构建”步骤后添加“Android APK签名”步骤。 参数说明如下： 参数

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配置Spark读取HBase表数据 操作场景 Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 Spark On HBase 登录Manager界面，选择“集群

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配置Spark读取HBase表数据 Spark On HBase Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面，选择“集群

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如何读取“__consumer_offsets”内部topic的内容 用户问题 Kafka如何将consumer消费的offset保存在内部topic“ __consumer_offsets”中？ 处理步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户

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构建Android快应用 使用Npm配置命令构建Android快应用。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Android快应用构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Android快应用构建参数说明 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 支持中文、英文、数

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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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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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