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HDFS Colocation 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
ALM-14011 HDFS DataNode数据目录配置不合理（2.x及以前版本） 告警解释 DataNode的配置参数“dfs.datanode.data.dir”指定了DataNode的数据目录。当所配置的目录路径无法创建、与系统关键目录使用同一磁盘或多个目录使用同一磁盘时，系统产生此告警。
HBase文件丢失导致Region状态长时间为RIT 用户问题 数据迁移到新集群后，HBase的Region状态为RIT或FAILED_OPEN。 原因分析 登录到集群的Core节点查看RegionServer日志，报错： “Region‘3b3ae24c65fc5094bc2a
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 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。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高
FE服务故障如何恢复 问题现象 FE可能因为某些原因出现无法启动bdbje、FE之间无法同步等问题，无法进行元数据写操作、没有MASTER等。需要手动操作来恢复FE，手动恢复FE先通过当前“meta_dir”中的元数据，启动一个新的MASTER，然后再逐一添加其他FE。 操作步骤
运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引，HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具，该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下： 在表中预先存在大量数据的情况下，可能希望在某个列
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
ALM-14002 DataNode磁盘空间使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测DataNode磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。DataNode容量百分比指标默认提供一个阈值范围。当检测到DataNode容量百分比指标超出阈值范围时产生该告警。
HBase HFS Java API接口介绍 使用条件 集群版本小于MRS 3.x。 接口介绍 主要类说明： 接口org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSTableInterface常用接口说明： 方法 说明 void put(FSPut
create database. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:44) 2023-08-17 23:13:13,949 | INFO | main | Database created
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
提升HDFS写数据性能 操作场景 在HDFS中，通过调整属性的值，使得HDFS集群更适应自身的业务情况，从而提升HDFS的写性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 参数入口： 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > HDFS
使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
Presto样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Presto数据分析应用，用于获取Presto提供的TPCDS Catalog的call_center表。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_c
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