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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lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /spark2xJobHistory2x 固定目录

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，例如“/user/hbase/t1”。 例如，hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。

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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：

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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： 使用场景

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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

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读写分离 场景二： 如上图，实线为DCG指示激活AZ1，虚线为DCG指示激活为AZ2。跟场景一类似，同样在单边进行读写，不同之处在于，场景二中存在从库，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:

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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? 怎么查看catalog指定数据库下的列表？ 访问CloudTable HBase集群报错，hmaster 域名 不识别？

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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

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Hive中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下 在 MRS Manager角色管理界面创建一个HBase角色，例如“hive_hbase_create”，并授予创建HBase表的权限。 在“权限”的表格中选择“HBase > HBase Scope > global”，勾选命名

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滚动重启耗时约10分钟 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写，影响上层组件与作业 直接重启耗时约10分钟 滚动重启 滚动重启不影响业务 滚动重启10节点耗时约40分钟 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写 直接重启耗时约5分钟 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点，不影响整体服务

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为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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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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lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /sparkJobHistory 固定目录 Spark

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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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及多个Manager系统各自的客户端配置文件，可实现一次认证登录后访问调用多集群的HBase服务。 以下代码在hbase-example样例工程的“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMultipleLogin”类中。 代码认证

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及多个Manager系统各自的客户端配置文件，可实现一次认证登录后访问调用多集群的HBase服务。 以下代码在hbase-example样例工程的“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMultipleLogin”类中。 代码认证

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erver实例。 HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。

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apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。 更多详细信息请参见：http://hbase

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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>

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滚动重启耗时约10分钟。 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写，影响上层组件与作业。 直接重启耗时约10分钟。 滚动重启 滚动重启不影响业务。 滚动重启10节点耗时约40分钟。 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点，不影响整体服务。

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