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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS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
d1.s1, root.sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候，向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
MRS大数据集群采用Manager实现集群的管理，而管理集群的相关服务，如HDFS存储系统的NameNode，Yarn资源管理的ResourceManager，以及MRS的Manager管理服务都部署在集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规模不断扩大，Master节点承担的管理负荷也越来越高
0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用
支持多个用户的不同需求。 因此，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。 特性优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资
构建于存储格式之上的数据组织方式 提供ACID能力，支持一些事务特性和并发能力 提供行级别的数据修改能力 支持Schema演进功能 支撑分区演进功能 支持隐式分区功能 支持历史版本回溯功能 Iceberg关键技术和优势 Iceberg支持分支和标签功能，能更加灵活的管理快照生命周期。
java:799) ... 原因分析 用户使用 useradd 命令来创建用户，此用户默认用户组不包含“ficommmon”用户组，导致在使用hdfs的get命令的时候出现上述报错。 处理步骤 使用命令usermod -a -G ficommon username 为用户添加用户组“ficommon”。
入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。
流量管控：支持按地区限制数据传输所占用的网络带宽，避免在跨地域有限带宽场景下因流量独占而影响其他业务的正常使用。 跨域功能使用指导 前提条件： 确保本端和远端集群的数据节点上分别部署至少一个HSFabric实例。 确保本端和远端集群的HSFabric实例所在节点的网络互通。 操作步骤： 开放本域数据源。通过创建Virtual
CarbonData关键技术和优势 快速查询响应：高性能查询是CarbonData关键技术的优势之一。CarbonData查询速度大约是Spark SQL查询的10倍。CarbonData使用的专用数据格式围绕高性能查询进行设计，其中包括多种索引技术、全局字典编码和多次的Push down
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HO
入湖程序的并行度p设置：建议p = (dataSize)/128M，程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重
bigdata.iotdb.JDBCExample”类。 其中，在jdbc url里设置待连接的IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight Manage界面，选择“集群 > 服务 >
bigdata.iotdb.JDBCExample”类。 其中，在jdbc url里设置待连接的IoTDBServer所在的节点IP、RPC端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight Manage界面，选择“集群 > 服务
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
系统每一个小时检查一次主OMS节点和其他Agent节点间的互信是否正常，如果存在互信失效的节点，则发送告警。待问题修复，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12066 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
在Flink WebUI和Linux中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。
MRS集群内节点的操作系统是什么？ 问： MRS集群内节点的操作系统是什么？ 答： 不同版本的集群对应的主机操作系统不同，具体对应关系如表1所示。 表1 MRS集群版本与主机操作系统对应关系 MRS集群版本 x86计算 鲲鹏计算(ARM) MRS 3.2.0-LTS.1 EulerOS
如何查询MRS节点的启动时间？ 在MRS服务管理控制台中单击集群名称，进入集群详情页面。 在集群节点管理页面中，查看具体节点IP地址信息。 登录当前节点，执行如下命令查询节点启动时间。 date -d "$(awk -F. '{print $1}' /proc/uptime) second
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