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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
个目录下的ProxyServer实例。在连接的时候，会根据当前租户名的Hash值与Zookeeper下的Namespace实例个数取模获取连接的实例，详细URL参见URL连接介绍。 客户端成功连接ProxyServer服务，ProxyServer服务首先确认是否有该租户的JDBC
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
执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
MRS集群的Task节点如何收费？ 问： Mapreduce服务（MRS）集群的Task节点如何收费？ 答： 包年/包月集群和按需计费集群的Task节点的计费模式为按需计费，即按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 父主题： 计费类
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，则可以显著减少存储空间并加快数据查询的速度。 建表语法： CREATE TABLE
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
<batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 public class
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。
~Z”分为四个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() { LOG.info("Entering
执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
在Core节点组中单击已更新补丁的Core名称，进入弹性云服务器管理控制台。 在页面右上角单击“重启”，重启Core节点。 重启完成后，在集群详情页的“节点管理”的Core节点组中勾选Core节点，单击“节点操作 > 启动所有角色”。 重复1~11的操作，升级其他Core节点。 所
fig命令，查找当前节点的浮动IP。 例如执行后结果如下，则当前节点的浮动IP为192.168.0.3。 登录NTP时间异常的Master节点，执行以下命令关闭NTP服务。 service ntpd stop 执行以下命令手动同步主、备Master节点的时间。 /usr/sbin/ntpdate
MapReduce服务集群的Task节点如何收费？ 问题 MapReduce服务集群的Task节点如何收费？ 回答 包年/包月集群和按需计费集群的Task节点的计费模式都是按需计费，即按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 父主题： 计费FAQ
server master2_ip 图1 增加Master节点的IP 执行service ntpd stop命令关闭NTP服务。 执行/usr/sbin/ntpdate 主Master节点的IP地址 命令手动同步一次时间。 执行service ntpd start或systemctl restart
-connector具有以下优点： 负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。 水平扩
-connector具有以下优点： 负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。 水平扩
当用户购买了MRS包周期集群后，在订购的周期之内，用户的业务增长超过预期时，就会出现超出包周期订单规模外的扩容诉求。MRS服务支持包周期集群扩容能力，做到了在轻松帮助您完成扩容的前提下，让您继续享受着包周期的优惠。 您只需要打开MRS服务页面，通过界面操作便可扩容出您需要的节点数。整个扩容过程无
Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致 问题现象 Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致： 分别使用命令df -h 和命令du -sh /srv/BigData/hadoop/data1/查询得到的/srv/BigData/hadoop/data1/目录磁盘占用量相差较大（大于10
MRS最佳实践汇总 本文汇总了MapReduce（MRS）服务的常见应用场景，并为每个场景提供详细的方案描述和操作指南，您可以根据本文查看适合您业务的实践教程文档。 MRS最佳实践 开发者社区精选最佳实践 表1 MRS最佳实践 分类 相关文档 数据分析类 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析
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