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Geospatial函数 以ST_前缀开头的HetuEngine Geospatial功能支持SQL、MM规范，并符合Open Geospatial Consortium（OGC）的OpenGIS规范。因此，许多HetuEngine Geospatial功能要求或更准确地说是假设
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
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快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distr
使用ZooKeeper客户端 Zookeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以
Spark应用开发建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist(
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快速使用Flume采集节点日志 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端 普通集群不需要执行2-6。
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight
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MRS集群部署方案说明 MRS当前提供的“分析集群”、“流式集群”和“混合集群”采用固定模板进行部署集群的进程，无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。 如需自定义集群部署方式，可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据inde
升级MRS集群Master节点规格 随着用户业务的增长，Core节点的扩容，CPU使用率变高，而Master节点规格已经不满足用户需求时，则需要升级Master节点规格。本章节介绍Master节点规格升级的操作流程。 升级MRS集群Master节点规格前提条件 确认是否开启了主机安全服务（Host
缩容ClickHouseServer节点 MRS集群中部署了ClickHouse服务时，如果需要缩容ClickHouseServer节点，需参考本章节进行缩容前的数据检查，避免在删除节点过程中造成数据丢失。 缩容ClickHouseServer约束限制 表1 ClickHouseServer缩容约束
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。
IoTDB UDF概述 UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。IoTDB提供多种内建函数及自定义函数来满足用户的计算需求。 UDF类型 IoTDB支持的UDF函数的类型如表1所示。 表1 UDF函数类型 UDF分类 描述 UDTF（User Defined
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