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使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HBase 该任务指导用户使用Flume客户端从本地采集静态日志保存到HBase表：flume_test。该场景介绍的是多级agent串联操作。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Flume客户端从本地采集静态日志保存到HBase表：flume_test。该场景介绍的是多级agent串联操作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。 迁移规则： 根据文件的最后访问时间迁移数据 根据年龄时间迁移数据（修改时间
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。 迁移规则： 根据文件的最后访问时间迁移数据 根据年龄时间迁移数据（修改时间
流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入
添加MRS租户 当租户需要根据业务需求指定资源使用情况时，可以在MRS创建租户。 前提条件 根据业务需求规划租户的名称，不得与当前集群中已有的角色或者Yarn队列重名。 如果租户需要使用存储资源，则提前根据业务需要规划好存储路径，分配的完整存储路径在HDFS目录中不存在。 规划当前租户可分配的资源
配置HetuEngine查询容错执行能力 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 HetuEngine查询容错执行能力介绍 当集群中的节点因网络、硬件或软件问题发生故障时，在故障节点上运行的所有查询任务都将丢失。这可能会严重影响集群生产力并造成资源浪费，尤其对于长时间运行的查询影响较大
使用MRS Hive表对接OBS文件系统 MRS支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 本章节指导用户创建Hive表存放数据到OBS，基本内容如下所示： 创建ECS委托 为
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可以使用
Loader作业目的连接配置说明 基本介绍 Loader作业需要将数据保存到不同目的存储位置时，应该选择对应类型的目的连接，每种连接在该场景中需要配置连接的属性。 obs-connector 表1 obs-connector目的连接属性 参数 说明 桶名 保存最终数据的OBS文件系统
MRS 3.2.0-LTS.1补丁说明 MRS 3.2.0-LTS.1.7补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.7 发布时间 2024-02-21 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题
使用Loader导出数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件 创建或获取该任务中创建
使用Loader导出MRS集群内数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件
Kafka高可靠使用说明 Kafka高可靠、高可用说明 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求的应用场景。 Kafka高可用、高性能 如果业务需要保证高可用和高性能，可以采用参数： 参数 默认值 说明 unclean.leader.election.enable
设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异
Spark日志介绍 日志描述 日志存储路径： Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中
Spark2x日志介绍 日志描述 日志存储路径： Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中
Spark DAG设计规范说明 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车
Spark DAG设计规范说明 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车
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