hive去重

doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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量函数实现增量数据迁移。 事务模式迁移 支持当迁移作业执行失败时，将数据回滚到作业开始之前的状态，自动清理目的表中的数据。 字段转换 支持去隐私、字符串操作、日期操作等常用字段的数据转换功能。 文件加密 在迁移文件到文件系统时，批量数据迁移支持对写入云端的文件进行加密。 MD5校验一致性

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华为云计算 云知识 归档存储 归档存储 时间：2020-12-14 09:44:55 归档存储（OBS Archive）是OBS存储类别的一种，适用于很少访问（平均一年访问一次）数据的业务场景，例如数据归档、长期备份等场景。归档存储安全、持久且成本极低，可以用来替代磁带库。为了保

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S的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。

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doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。 图1 Presto架构

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3.6”源码包。 cd/usr/local/ wget https://github.com/gpertea/stringtie/archive/v1.3.6.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 cd/usr/local/ tar-zxvf v1.3.6.tar

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操作影响）。 MRS服务的Spark组件支持Graph功能，支持图计算作业使用图进行建模。 MRS服务的SparkSQL兼容部分Hive语法（以Hive-Test-benchmark测试集上的64个SQL语句为准）和标准SQL语法（以tpc-ds测试集上的99个SQL语句为准）。

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配置发布依赖包到私有依赖库:配置说明 获取依赖包列表:响应参数 持续集成:组件和依赖管理 获取依赖包版本列表:响应参数 补丁管理 Hive JDBC应用开发快速入门:获取样例工程 Hive HCatalog应用开发快速入门:获取样例工程

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BServer实例，每个DBServer实例包含三个模块：HA、Database和Floatip。 DBService是集群的基础组件，Hive、Hue、Loader组件将元数据存储在DBService上，并由DBService提供这些元数据的备份与恢复功能。 其逻辑结构如图1所示。

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时间：2020-09-23 19:04:29 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，并解决授权和审计。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限。

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此处以“1.5.2”为例。 pip install -U https://github.com/robotframework/RIDE/archive/v1.5.2.zip 4.测试软件 查看robot的版本 robot --version 回显如下： Robot Framework 3

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数据源的方式，可访问的数据源包括Hive、CSV、Parquet、ORC、JSON和JDBC数据源，这些不同的数据源之间也可以实现互相操作。SparkSQL复用了Hive的前端处理逻辑和元数据处理模块，使用SparkSQL可以直接对已有的Hive数据进行查询。 另外，SparkS

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获取“Seqtk-1.3”源码包。 cd/usr/local/ wget https://github.com/lh3/seqtk/archive/v1.3.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 tar-zxvf v1.3.tar.gz&&cd seqtk-1.3 2）编译SeqTk。

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获取“re2-2019-08-01”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/google/re2/archive/2019-08-01.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src tar -zxvf 2019-08-01

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获取“fmt-6.0.0”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/fmtlib/fmt/archive/6.0.0.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src tar -zxvf 6.0.0.tar

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获取“libuv-1.34.0”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/libuv/libuv/archive/v1.34.0.tar.gz -O libuv-1.34.0.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src

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/usr/local/src wget https://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/V1.0.38.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 tar -zxvf V1.0.38.tar.gz 2)进入libfastcommon的安装目录。

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v1.3.1”源码包。 cd/usr/local/src wget https://github.com/deweylab/RSEM/archive/v1.3.1.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 tar-zxvf v1.3.1.tar.gz cd RSEM-1.3

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