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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：
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”，“
Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能
单击“立即购买”，确认配置信息，并单击“提交”。 创建完成后，在“负载均衡器”界面，选择对应的区域即可看到新建的负载均衡器。查看并获取该负载均衡器的公网IP地址。 添加ELB监听器 详细操作步骤请参考添加监听器。 在“负载均衡器”界面，单击需要添加监听器的负载均衡名称。 选择“监听器 > 添加监听器”。
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
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建
Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn
KrbServer及LdapServer基本原理 KrbServer及LdapServer简介 为了管理集群中数据与资源的访问控制权限，推荐安装安全模式集群。在安全模式下，客户端应用程序在访问集群中的任意资源之前均需要通过身份认证，建立安全会话链接。MRS通过KrbServer为
Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限
ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种
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
Loader基本原理 Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”，同时也可以将数据从关系型数据库或者文件服务器导入到HDFS/HBase中，或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。
Manager基本原理 Manager功能 Manager是MRS的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
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。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。3.x之前版本请参考均衡Kafka扩容节点后数据 前提条件 MRS集群管理员已明确业
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