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租户资源类型 选择“叶子租户资源” 说明： 创建ClickHouse租户，租户资源类型只能选择“叶子租户”。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源参数配置模式。
hbase_table_name='test:table_hbase_test', external = true) HBase多表联合查询动态过滤优化 HBase支持动态过滤优化。 开启动态过滤功能，需先开启HBase单表查询范围扫描优化功能，然后还需要在计算实例的“coordinator.config
Doris连接运行规范 连接Doris和运行Doris任务时需遵循的规范如下： 推荐使用ELB连接Doris，避免当连接的FE故障时，无法对外提供服务。 当Doris单实例或硬件故障时，新提交的任务能运行成功，但不能确保故障时正在运行的任务能执行成功。因此，需要用户连接Doris
hudi入库作业 hoodie.upsert.shuffle.parallelism 200 非bucket表使用，按实际作业可用资源2倍设置 动态资源调度情况下（spark.dynamicAllocation.enabled= true）时，资源按照spark.dynamicAllocation
wholeStage 类型为Boolean。 当设置的值等于true时，表示开启codegeneration功能，即运行时对于某些特定的查询将动态生成各逻辑计划代码。 当设置的值等于false时，表示关闭codegeneration功能，运行时使用当前已有静态代码。 true 开启ExternalSort除配置spark
wholeStage 类型为Boolean。 当设置的值等于true时，表示开启codegeneration功能，即运行时对于某些特定的查询将动态生成各逻辑计划代码。 当设置的值等于false时，表示关闭codegeneration功能，运行时使用当前已有静态代码。 true 开启ExternalSort除配置spark
系统”。将“NIMBUS_GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值根据实际情况进行调整，然后单击“保存”，单击“确定”。 建议“-Xms”和“-Xmx”设置成相同的值，避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 当Storm集群规模越大，Worker数量越多时，可以适当调大Nimbus的GC_OPTS参数，配置建议如下：
Kafka消息发布及订阅 Kudu应用开发 MapReduce应用开发 Oozie离线分析网站日志 通过Spark分析网页停留时间 Storm动态单词统计 通过JDBC访问SparkSQL 通过Manager接口管理用户 02 购买 您可以灵活选择MRS服务的计费模式、配置项，针对不
instance”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_INSTANCES”配置项设置为合适大小。您还可以设置动态资源调度功能进行优化。 在使用spark-submit命令时，添加“--num-executors NUM”参数设置Executor个数。
已创建关联了ClickHouse服务的租户，并与ClickHouse业务用户关联，具体请参见添加MRS租户章节。 使用约束 防御规则默认动态生效时间为1分钟。 拦截和熔断规则会中断SQL查询，请根据实际业务配置合理的值。 ClickHouse相关规则配置后，需要重新登录客户端生效。
ClickHouse企业级能力增强 通过ELB访问ClickHouse ClickHouse开启mysql_port配置 父主题： 使用ClickHouse
配置Doris高可用功能 Doris集群高可用方案概述 配置通过ELB访问Doris集群 父主题： Doris企业级能力增强
MRS支持自研的CarbonData存储技术。CarbonData是一种高性能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior
场景二：单独使用资源计划 场景三：弹性伸缩规则与资源计划叠加使用 场景一：单独配置弹性伸缩规则 单独配置弹性伸缩规则场景：需要根据Yarn资源使用情况动态调整节点数，在Yarn可用内存低于20%时扩容5个节点，可用内存高于70%时缩容5个节点。Task节点组最高不超过10个节点，最低不少于1个节点。
查看ClickHouse慢查询语句 查看ClickHouse复制表数据同步监控 配置ClickHouse副本间数据强一致 配置ClickHouse支持事务能力 配置通过ELB访问ClickHouse 父主题： 使用ClickHouse
worker。 true Dynamic Allocation 动态资源调度是On Yarn模式特有的特性，并且必须开启Yarn External Shuffle才能使用这个功能。在使用Spark作为一个常驻的服务时候，动态资源调度将大大的提高资源的利用率。例如JDBCServer服
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
worker。 true Dynamic Allocation 动态资源调度是On Yarn模式特有的特性，并且必须开启Yarn External Shuffle才能使用这个功能。在使用Spark作为一个常驻的服务时候，动态资源调度将大大的提高资源的利用率。例如JDBCServer服
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
backend.rocksdb.compaction.level.use-dynamic-size 参数允许Rocksdb对每层数据存储的数据量阈值进行动态调整，通过-yD添加。 TRUE 选填 state.backend.rocksdb.levels.num Rocksdb允许存储compaction数据层数，通过-yD添加。
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