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MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放
zstd压缩算法有什么优势？ 问： zstd压缩算法有什么优势？ 答： ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式。 具体详细请参考https://github.com/L-Angel/compress-demo。
store以及数据库，支持对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的
务才可以正确的交互访问，也就是说配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 图1 ClickHouse集群 常见的数据库系统，隐藏了表级以下的数据分区、副本存储等细节，用户是无感知的，而ClickHouse则要求用户主动来规划和定义数据分片（shard）、分区（par
HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群
HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群
库规划、建模设计、开发、调优、运维的规则建议和指导。 通过这些约束和建议，指导开发者在ClickHouse数据库开发使用过程中能够最大化发挥数据库的优势，保障ClickHouse数据库高性能、稳定可靠运行。用户可更专注于上层业务，释放数据更大的价值。 表1 ClickHouse设计规范说明
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
HBase BulkLoad和Put应用场景说明 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 bulkload是通
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
Bulkload和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge
（默认是3个）同时故障时，存在小概率数据丢失的现象。对数据可靠性要求高的场景请慎重配置。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 参数入口： 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 配置”，单击
概率数据丢失的现象。对数据可靠性要求高的场景请慎重配置。 操作步骤 参数入口： 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称，并进行修改。 表1 提升连续Put场景性能的参数 参数 描述
system”，即可查看Hudi表。 “.hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。 包含_partition_key相关的路径是实际的数据文件和metadata，按分区存储。 Hudi的数据文件使用Parquet文件格式的base file和Avro格式的log file存储。 父主题： 使用Hudi
udi表的存储文件分为两类。 “.hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。 包含_partition_key相关的路径是实际的数据文件和metadata，按分区存储。 Hudi的数据文件使用Parquet文件格式的base file和Avro格式的log file存储。
配置场景 在配置了HA的HDFS集群中，存在一个主NameNode和一个备NameNode。主NameNode处理所有的客户端请求，备NameNode保持最新的元数据信息和块位置信息。但是在这种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求处理的瓶颈，在请求繁忙的集群中表现更为明显。
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配置场景 在配置了HA的HDFS集群中，存在一个主NameNode和一个备NameNode。主NameNode处理所有的客户端请求，备NameNode保持最新的元数据信息和块位置信息。但是在这种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求处理的瓶颈，在请求繁忙的集群中表现更为明显。
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