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r_{timestamp}_{processId}/copier.log 参考集群内ClickHouseServer节点间数据迁移使用迁移工具时产生的运行日志。 /var/log/Bigdata/clickhouse/migration/数据迁移任务名/clickhouse-co
个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index
购买时，“防护主机数量”需跟MRS集群中的节点数量保持一致。 图3 防护主机数量 步骤二 安装Agent Linux版本 Windows版本 Agent是用于执行检测任务，全量扫描主机，实时监测主机的安全状态。 步骤三 开启主机防护 开启主机安全防护时，按照一台主机对应一个配额的关系进行绑定，只有绑定配额的主机才能正常防护。
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 HDFS应用开发常用概念 准备开发环境 使用Eclipse工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备Eclipse与JDK 准备运行环境 HDFS的运行环境即HDFS客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。
OpenTSDB应用开发常用概念 准备开发环境和运行环境 OpenTSDB的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用Eclipse工具。OpenTSDB的运行环境即OpenTSDB客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 OpenTSDB应用开发环境简介 准备工程 Op
JDK：支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端：OpenJDK：支持1.8.0_272版本。 安装和配置IDEA 用于开发Flink应用程序的工具。版本要求：2019.1或其他兼容版本。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.11.7。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：1
场景需求，设计表等。 常用概念 准备开发和运行环境 HBase的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 HBase的运行环境即HBase客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备HBase应用开发和运行环境 准备工程 HBase提供
> 样例工程名称 > Lifecycle > install”，双击“install”运行maven的install命令。 图1 maven工具clean和install 方法二：在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean install命令进行编译。
> 样例工程名称 > Lifecycle > install”，双击“install”运行maven的install命令。 图1 maven工具clean和install 方法二：在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean install命令进行编译。
ooKeeper客户端工具。 切换到客户端安装目录。 例如：cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令进行用户认证。(普通模式跳过此步骤) kinit 组件业务用户 执行以下命令登录客户端工具。 zkCli.sh -server
设计表等。 HBase应用开发常用概念 准备开发环境和运行环境 HBase的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用Eclipse工具。HBase的运行环境即HBase客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程 HBase提供了不同场景下的
SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。
在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境
Manager应用开发简介 准备开发和运行环境 Manager REST API的应用开发程序当前推荐使用Java语言进行开发，可使用IntelliJ IDEA工具。 准备Manager应用开发和运行环境 准备样例工程 Manager REST API提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。
执行以下命令使用客户端工具查看帮助并使用。 ./kafka-console-consumer.sh：Kafka消息读取工具 ./kafka-console-producer.sh：Kafka消息发布工具 ./kafka-topics.sh：Kafka Topic管理工具 MRS 3.x
SQL）、ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。
SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。
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