176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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移路径如下： CDH → DES → CDM （华为云） → OBS → CDM（华为云） → MRS DES适用场景：数据量大，用户私有云与华为云无专线打通，用户私有云网络到公网带宽有限。 优点：传输可靠性高，受专线以及网络质量影响较小。 缺点：迁移方式耗时较长。 父主题： 车联网大数据零丢失搬迁入湖

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30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv，test.csv内容如下：

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30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv，test.csv内容如下：

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默认值 修改结果 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled false true 为了保证Spark2x可以长期访问HBase，建议不要修改HBase与HDFS服务的以下参数： dfs.namenode.delegation.token

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用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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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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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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HetuEngine支持物化视图及自动刷新。 HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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<客户端安装包存放路径> tar xzvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz cd <客户端安装包存放路径> tar xzvf hbase-2.4.14-bin.tar.gz 其中，<客户端安装包存放路径>请替换为实际的客户端存放路径。 解压“客户端校验文件”，与客户端解压在同一个目录下。

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议将nohup命令放在后台执行，避免操作被意外中断。 在HBase客户端执行以下命令可批量构建已有数据的索引数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型，

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Hive业务还可能需要关联使用其他组件，例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限，或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的权限操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的，因此在安

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Hive业务还可能需要关联使用其他组件，例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限，或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的，因此在安全

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使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景，向HBase中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据；另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率

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面向列：面向列（族）的存储、检索与权限控制 稀疏：表中为空（null）的列不占用存储空间 MRS服务的HBase组件支持计算存储分离，数据可以存储在低成本的云存储服务中，包含 对象存储服务 ，并支持跨AZ数据备份。并且MRS服务支持HBase组件的二级索引，支持为列值添加索引，提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。

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结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后，“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后，“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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