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ris的数据不重复，通过引入 Unique 数据模型保证 Key 的唯一性。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工具时，可以直接使用外表加载、BrokerLoad的方式。本地文件加载则使用Doris自带的StreamLoad工具。
Integer 参数解释： 扩容或缩容的节点数。 约束限制： 扩容时的最大节点数为（500 - 集群Core/Task节点数）。例如，当前集群Core节点数为3，此处扩容的节点数必须小于等于497。 Core和Task节点总数最大值为500，如果用户需要的Core/Task节点数大于50
当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。 建表语法： CREATE TABLE
HDFS的时候报错：Class org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.AdaptiveFailoverProxyProvider not found。 原因分析 出现这个报错可能的场景有： 开源HDFS客户端访问MRS集群的HDFS时报错。
如何查询MRS节点的启动时间？ 在MRS服务管理控制台中单击集群名称，进入集群详情页面。 在集群节点管理页面中，查看具体节点IP地址信息。 登录当前节点，执行如下命令查询节点启动时间。 date -d "$(awk -F. '{print $1}' /proc/uptime) second
MRS集群内节点的操作系统是什么？ 问： MRS集群内节点的操作系统是什么？ 答： 不同版本的集群对应的主机操作系统不同，具体对应关系如表1所示。 表1 MRS集群版本与主机操作系统对应关系 MRS集群版本 x86计算 鲲鹏计算(ARM) MRS 3.2.0-LTS.1 EulerOS
优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
可以很好的解决该问题，实现真正的部分更新。 按建表时按需求，将表中的列切分成不同的sequence组。每一个sequence组包含的列是否更新，由该sequence组的precombine字段决定，不同sequence组相互不影响。 使用约束 由于Hudi OCC特性的限制，当前不建议多流并发写Hudi表。
近日，华为云关注到Apache Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击者可以构造特殊的请求，触发远程代码执行。目前POC已公开，风险较高。具体漏洞详情，请参见Apache Log4j2
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
MRS集群内节点的sudo log能否清理？ 问： MRS集群内节点上的sudo log能否清理？ 答： MRS集群内节点上的sudo log文件是omm用户的操作记录，以方便问题的定位，用户可以清理。 因为日志占用了一部分存储空间，建议管理员清除比较久远的操作日志释放资源空间。
WebUI”，单击任意一个UI链接，打开Storm的WebUI。 选择要查看的拓扑。 选择要查看的spout或者bolt。 选择要查看的节点日志文件，再选择JStack或者Heap按钮，其中JStack对应的是堆栈信息，Heap对应的是堆信息： 方式二：通过修改自定义参数查看进程堆栈
通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示
通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发
配置HDFS细粒度锁 操作场景 历史版本的HDFS使用了全局锁，读-写互斥，写-写互斥，即全局一把锁。但是实际上并非所有的读-写，写-写操作都会产生资源竞争。因此在该版本汇总引入了细粒度锁特性（FGL）。FGL对全局锁按照目录以及操作类型进行拆分，只有会产生资源竞争的操作才会使用同一个锁。因此极大地提升了写性能。
基于FIFO调用队列的NameNode请求处理 如果将FIFO队列替换为一种被称作FairCallQueue的新型队列，这种情况就能够得到改善。按照这种方法，FAIR队列会根据调用者的调用规模将传入的RPC调用分配至多个队列中。调度模块会跟踪最新的调用，并为调用量较小的用户分配更高的优先级。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Ha
Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 配置Yarn模式下Spark动态资源调度 调整Spark Core进程参数 Spark DAG设计规范说明
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