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与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka的客户端目录下获取。 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
特性说明：Kafka从0.11.0.0版本引入了创建幂等性Producer的功能，开启此特性后，Producer自动升级成幂等性Producer，当Producer发送了相同字段值的消息后，Broker会自动感知消息是否重复，继而避免数据重复。需要注意的是，这个特性只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性
Join样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入kafka-clients-*.jar，该jar包可在client目录下获取。 下面列出pro
Join样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入kafka-clients-*.jar，该jar包可在client目录下获取。 下面列出pro
Flink向Kafka生产并消费数据Java样例代码 功能简介 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS client目录下获取。 样例代码
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
Java样例代码 功能简介 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS client目录下获取。 代码样例
ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，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优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。 基本概念 cluster cluster（集群）在ClickHouse里是一种逻辑的概念，它可以由用户根据需要自由的定义，与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系，各自独立存在。
模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 MRS对外提供了ClickHouse JDBC的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现MRS集群中的ClickH
ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，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优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。 基本概念 cluster cluster（集群）在ClickHouse里是一种逻辑的概念，它可以由用户根据需要自由的定义，与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系，各自独立存在。
在“Actions”区域，单击“Load”，并导入创建弹性云服务器时使用的密钥对的私钥文件。 导入时注意确保导入的格式要求为“All files (*.*)”。 单击“Save private key”。 保存转化后的私钥到本地。例如：kp-123.ppk。 运行PuTTY。 选择“Connection
引导操作脚本的名称。 只能由数字、英文字符、空格、中划线和下划线组成，且不能以空格开头。 可输入的字符串长度为1～64个字符。 说明： 同一集群内，不允许配置相同的名称。不同集群之间，可以配置相同的名称。 脚本路径 脚本的路径。路径可以是OBS文件系统的路径或虚拟机本地的路径。 O
周边云服务对接 MRS对接LakeFormation云服务 使用MRS Spark SQL访问DWS表 Hive对接CSS服务 使用MRS Hive表对接OBS文件系统
HA原理与实现方案 HBase中的HMaster负责Region分配，当RegionServer服务停止后，HMaster会把相应Region迁移到其他RegionServer。为了解决HMaster单点故障导致HBase正常功能受到影响的问题，引入HMaster HA模式。 图1
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