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在Flink WebUI和Linux环境中调测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。
码，需进行以下操作： 配置各样例工程的“..\src\main\resources”目录下“com.huawei.bigdata.iotdb.IoTDBProperties”类，修改该类的IoTDBProperties()方法的proPath的值为“iotdb-example.p
huawei.bigdata.SessionExample”。 其中在Session对象的参数里，设置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 Manager界面，选择“集群 >
MRS集群节点类型说明 MRS集群由多个弹性云服务器节点组成，根据节点的不同规格，系统以节点组的方式进行管理，不同的节点组一般选用不同的云服务器规格。 根据节点上部署的组件角色的不同，集群内的节点类型可分为Master节点、Core节点、Task节点。 表1 集群节点分类 节点类型
SessionExample”。 其中修改HOST_1、HOST_2、HOST_3为IoTDBServer所在节点的业务IP，在Session对象的参数里，设置用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在节点的业务IP地址，可通过登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务
); 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会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到新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出来的数据是最新的数据，消除了读时合并中数据聚合的过程，并且支持多种谓词的下推，因此在聚合查询场景下能带来较大的性能提升。
LLUP等预聚合带来的查询优势。适合数据有大量更新的场景。对于聚合查询有较高性能需求的用户，推荐使用写时合并实现。 Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势。适合不要求数据更新的通用查询场景。 查询模式：
t模式的拦截逻辑是在SQL编译阶段完成的，该模式优点是拦截效率高，缺点是查询和写入分区所对应的表相同，分区不同时也会被拦截。 strict模式是按照分区进行拦截的，即对提交的SQL任务判断是否存在查询的分区和写入的分区相同，如果存在就进行拦截，否则不拦截。strict模式的拦截逻
~+∞”分为五个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() { LOG.info("Entering
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
ion启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YA
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
只有运行中的集群才能进行扩容操作。 设置“系统盘”和“数据盘”的类型、“扩容节点数量”、“启动组件”和“执行引导操作”参数。系统呈现集群使用的到期时间和此次扩容节点所需的费用。“启动组件”和“执行引导操作”参数部分版本的集群可能不支持，请以界面实际参数为准。 如果创建集群时添加了引导操作，则“执行引导操作
选中需要升级Master节点规格的集群并单击集群名，进入集群信息页面。 在“节点管理”页签Master节点组的“操作”列选择“升级规格”。 选择升级后的规格，单击“下一步”。 选择升级后的规格时，务必确保待升级规格资源足够，以免出现升级完备节点后规格资源不足无法继续升级主节点的情况。 在弹出的“确认”页
实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。
value=false; 例如，关联查询的数据如下： 图15 关联查询IoTDB和Hive+HBase表数据 本示例中的关联查询的关键key是“D_ID”，在IoTDB中是通过tag实现的。例如，d1设备的所有测量值设置的标签为tag1=d00000001，d2设备的所有测量值设置的标签为tag1=d00000002，依次类推。
通过典型场景，您可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。
HDFS的时候报错：Class org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.AdaptiveFailoverProxyProvider not found。 原因分析 出现这个报错可能的场景有： 开源HDFS客户端访问MRS集群的HDFS时报错。
Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障，就成为整个系统可靠性的短板。
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
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