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Hbase
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Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没
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修改HBase全局二级索引状态
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用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename
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在Linux环境中调测MapReduce应用
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/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。
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修改索引状态
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用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename
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在Linux环境中调测MapReduce应用
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/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。
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在Linux环境中调测MapReduce应用
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/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。
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HBase
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HBase
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BulkLoad和Put应用场景有哪些
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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：
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在本地Windows环境中调测MapReduce应用
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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在MapReduce任务运
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MRS各组件样例工程汇总
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spark-examples SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中，Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbaseScalaExample
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HBase BulkLoad和Put应用场景说明
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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：
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Bulkload和Put应用场景有哪些
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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：
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BulkLoad和Put应用场景有哪些
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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：
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BulkLoad和Put应用场景有哪些
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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：
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准备连接MapReduce集群配置文件
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。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global > hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称
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配置HBase主备集群容灾
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apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true表名 保存源数据的目录 例如，hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase
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MapReduce样例工程介绍
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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp
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配置HBase主备集群容灾
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apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true 表名 保存源数据的目录 例如，hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase
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在Linux环境中调测MapReduce应用
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/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。
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