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一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。
配置场景 集群中支持同时共存多个ThriftServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个ThriftServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的ThriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群
HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则
ALM-12062 OMS参数配置同集群规模不匹配 告警解释 系统每一个小时，整点检查一次OMS参数配置和集群规模是否匹配，如果检查OMS配置的参数不足以支撑当前的集群规模，系统将发送此告警。待用户修改OMS参数配置，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
arkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driver在创建SparkContext对象时，会启动一个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。
Store HBase存储的核心，一个Store拥有一个MemStore和多个StoreFile，一个Store对应一个分区中表的列族。 索引 一种数据结构，提高了对数据库表中的数据检索效率。可以使用一个数据库表中的一列或多列，提供了快速随机查找和有效访问有序记录的基础。 协处理器
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time To Live：生存时间）
批量添加集群标签 功能介绍 为指定集群批量添加标签。 一个集群上最多有20个标签。 此接口为幂等接口： 创建时，同一个集群不允许重复key，如果数据库存在就覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/cluste
描述：将字符串按照entryDelimiter和keyValueDelimiter分割，返回一个map，每个key对应一个类型为array的value。其中，entryDelimiter将字符串分割为键值对，keyValueDelimiter将键值对分割为Key和Value。 select sp
配置场景 集群中支持同时共存多个ThriftServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个ThriftServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的ThriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群
最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式
最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式
Alluxio Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以
n Server节点的写入压力。 方案架构 Bulkload是HBase提供的一个数据导入工具，它可以将数据批量地导入到HBase表中，直接写入底层数据文件和WAL日志，从而显著提升了数据加载的速度和效率。 BulkLoad方式调用MapReduce的job直接将数据输出成HBase
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之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。 表1 HDFS文件系统目录结构（适用于MRS
与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。
rver2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL
rver2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL
GB，开始写的每个块都会被预约128 MB。如果需要写入一个10 MB的文件，HDFS会预约一个块来写，当文件写完后，这个块只占实际大小10 MB，释放多余预约的118 MB空间。如果需要写入一个1 GB的文件，HDFS还是会预约一个块来写，这个块写完后再开启下一个块，文件写完后，实际占用1 GB磁盘，释放多余预约的空间。
问题 存在两个集群：cluster1和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive
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