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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题： Hive企业级能力增强
Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题： Hive企业级能力增强
配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 操作场景 Hive的MetaStore客户端连接支持负载均衡，即可通过服务端在ZooKeeper记录的连接数，选择连接最少的节点进行连接，防止大业务场景下造成某个MetaStore高负载，其他MetaStore空闲情况，开启此功能不影响原有连接方式。
根据实际安装目录修改。 购买ELB并配置对接ClickHouse 购买ELB并获取其私有IP地址 详细操作步骤请参考创建共享型负载均衡器。 登录“弹性负载均衡器”控制台，在“负载均衡器”界面单击“购买弹性负载均衡”。 在“购买弹性负载均衡”界面，“实例规格类型”选择“共享型”，“
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
单击“保存”保存配置。单击“实例”，勾选所有Hive实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码，单击“确定”重启所有Hive实例。 父主题： Hive负载均衡
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要）。 已安装Kafka客户端。
mapreduce.per.task.max.splits”，“值”为具体设定值，一般尽量设置大，修改后重启所有Hive实例。 父主题： Hive负载均衡
Spark2x > 实例”，勾选配置过期的实例，选择“更多 > 重启实例”，在弹出对话框输入密码，单击“确定”，重启实例。 父主题： Hive负载均衡
域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题： Hive负载均衡
Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；
域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题： Hive负载均衡
ons.html。 ELB负载均衡 基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务，详细操作请参见配置通过ELB访问Doris集群。
有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广
enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec 每个DataNode可用于负载均衡的最大带宽量（单位：MB/s）。 20 dfs.balancer.auto.maxIdleIterations Balancer的最大连
示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理 根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系，可将IoTDB数
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器，旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡，而HDFS
Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满
的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。
HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase
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