/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

查看更多 →

执行Import命令生成HFile数据在HDFS上。 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import <tablename> <inputdir> 例如：hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import member_import

查看更多 →

单边读写 这种路由算法场景下，对数据库的读写操作都只在一边（数据中心1或者数据中心2）进行，根据active指示，在相应的那边数据中心操作。（通过注解指定的场景例外，注解指定见1.4.3 强制路由） 路由算法不支持动态切换，更改路由算法，需要重启服务。 无从库 读写分离 父主题：

查看更多 →

数据读写类 CloudTable HBase存储的是原始数据吗？ 为什么HBase无法写入数据？ HBase集群写入数据大小不能超过多少？ HBase 表格存储 的每日新增数据使用量怎么查看? 表格存储里面的数据是否可以迁移？ 怎么查看catalog指定数据库下的列表？ 访问CloudTable

查看更多 →

读写比例监控 功能介绍 查询指定时间段内在DDM实例的读写次数。 该接口计划于2024-04-30下线。 接口约束 无 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

查看更多 →

Flink读写Hudi 场景说明 Java样例代码 父主题： 开发程序

查看更多 →

Flink读写Hudi 场景说明 Java样例代码 父主题： 开发程序

查看更多 →

读写分离 RDS for SQL Server2019企业版和2017企业版支持只读实例。 RDS for MySQL数据库的主实例和只读实例都具有独立的连接地址，每个云数据库RDS for MySQL单机实例、主备实例最多支持创建10个只读实例，创建方法请参见创建只读实例。 为

查看更多 →

Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

查看更多 →

获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题： MapReduce访问多组件样例程序

查看更多 →

/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。

查看更多 →

单边读写 此模式为Mas-Mongo-SDK的默认路由模式，在单边读写模式下，对Mongo的读写操作都在同一Mongo数据库(dc1或dc2)进行，通过配置文件中的active字段或MAS界面配置活跃节点来指定。（通过注解指定数据源的场景例外，注解强制指定路由见强制路由）。 配置示例：

查看更多 →

读写分离 场景四： 如上图，实线为DCG指示激活AZ1，虚线为DCG指示激活为AZ2。跟场景三不同之处在于，场景四中存在从库，进行读写分离，写操作在主库，读操作在从库进行。 配置如下： # 基础信息 - 可选项, 当配置etcd后为必选 props: version: v1

查看更多 →

读写分离 特性介绍 使用说明 最佳实践 父主题： 集群增强特性

查看更多 →

√ √ √ √ √ MapReduce服务（ MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

查看更多 →

/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。

查看更多 →

21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

查看更多 →

/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。

查看更多 →

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

查看更多 →

如果要执行多组件用例，还需： 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

查看更多 →

hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令，执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase.log”中查看。 切换到HBase客户端安装目录，执行以下命令使配置生效。 cd HBase客户端安装目录 source

查看更多 →