QL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。 Impala与Kudu间的关系 Kudu与Impal

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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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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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非常适用于商业智能化应用场景。 MapReduce服务（ MRS Impala） Impala直接对存储在HDFS、HBase或 对象存储服务 （OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive

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密key的读权限=。 检查目录/tmp/hbase的权限，需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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t/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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Impala应用开发简介 Impala简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），OD

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密key的读权限。 检查目录“/tmp/hbase”的权限，需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

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SpringBoot方式连接Flink服务的应用开发示例。 flink-dws-sink-example hbase-examples SpringBoot连接Phoenix应用开发示例。 提供SpringBoot连接HBase与Phoenix的样例程序。 hive-examples hive-rest-client-example

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全局二级索引限制与约束 使用场景限制 GSI不支持与HIndex（LSI）同时使用，即不支持在同一个数据表上同时创建本地索引与全局索引。 索引表不支持容灾。 不支持直接对索引表执行DISABLE、DROP、MODIFY和TRUNCATE操作。 索引DDL操作支持修改索引状态、删除

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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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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和

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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序

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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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overwrite，否则会导致文件个数与桶数不一致。 使用WebHCat的部分REST接口的前置条件 WebHCat的部分REST接口使用依赖于MapReduce的JobHistoryServer实例，具体接口如下： mapreduce/jar(POST) mapreduce/streaming(POST)

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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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MRS支持的角色与组件对应表 表1 MRS支持的角色与组件对应表 角色名 组件名 OMS Server OMSServer NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager

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>下载认证凭据”下载，保存后解压得到用户的user.keytab文件与krb5.conf文件，用于在样例工程中进行安全认证，如5.2.6-准备kerberos认证所示。 图1 下载认证凭据 父主题： 准备MapReduce应用开发环境

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SpringBoot方式连接Flink服务的应用开发示例。 flink-dws-sink-example hbase-examples SpringBoot连接Phoenix应用开发示例。 提供SpringBoot连接HBase与Phoenix的样例程序。 hive-examples hive-rest-client-example

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一个源文件可分割至多个map，数据保存至输出目录时保存的文件数与map数量相同，文件名格式为“import_part_xxxx”，“xxxx”为系统生成的随机数，具有唯一性。 FILE 过滤类型 选择文件过滤的条件，与“路径过滤器”、“文件过滤器”配合使用。 选择“WILDCARD”，表示使用通配符过滤。

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一个源文件可分割至多个map，数据保存至输出目录时保存的文件数与map数量相同，文件名格式为“import_part_xxxx”，“xxxx”为系统生成的随机数，具有唯一性。 FILE 过滤类型 选择文件过滤的条件，与“路径过滤器”、“文件过滤器”配合使用。 选择“WILDCARD”，表示使用通配符过滤。

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