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快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
获取指定目录文件列表 功能介绍 在MRS集群中获取指定目录文件列表。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/files 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模
快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。
HBase冷热分离相关命令介绍 此章节主要介绍HBase冷热分离相关命令的使用，包括Shell命令和Java API命令。 Shell命令在HBase客户端执行，需提前安装HBase客户端，详情请参见安装MRS客户端。 设置HBase表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 create
通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 应用场景 本文介绍如何使用MRS集群运行Spark Streaming作业以消费Kafka数据。 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。基于业务需要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。
快速创建和使用启用安全认证的MRS集群 操作场景 本入门提供从零开始创建开启Kerberos认证的Hadoop分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源
扩容集群 功能介绍 对MRS集群进行扩容。 MRS的扩容可以通过增加指定节点组内节点来完成，用户可通过增加节点数量处理业务峰值负载。MRS集群节点扩容中和扩容后对现有集群的业务没有影响。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clu
CarbonData表空间索引语法说明 快速示例 create table IF NOT EXISTS carbonTable ( COLUMN1 BIGINT, LONGITUDE BIGINT, LATITUDE BIGINT, COLUMN2 BIGINT
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调整集群节点 功能介绍 创建集群后，扩容/缩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量，即不支持扩缩容Master节点。该接口不兼容Sahara。处于running状态的集群才允许扩容/缩容，其他状态则不允许扩容/缩容。 集群状态和集群ID可参考查询集群列表接口获取。
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