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下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前
集群中使用。 kafka Kafka普通用户组。添加入本组的用户，需要被kafkaadmin组用户授予特定Topic的读写权限才能访问对应Topic。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 kafkasuperuser 添加入本组的用户，拥有所有Topic的读写权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。
删除用户绑定的supergroup用户组 删除supergroup用户组会导致相关用户权限变小，影响业务访问。 修改前确认需要添加的权限，确保用户绑定的supergroup权限删除前，相关权限已经添加，不会对业务造成影响。 重启、停止服务 重启过程中会中断服务，如果勾选同时重启上层服务会导致依赖该服务的上层服务中断。
器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以将上述数据直接写成本地（或位于HDFS上）的TsFile文件。 用户可以将TsFile文件写入到HDFS上，进而
入一个持久的日志，再对数据施加这个操作。若施加操作的过程中执行失败了，则通过读取日志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接
行设置。 参考快速配置参数 spark.driver.userClassPathFirst （试验性）当在驱动程序中加载类时，是否授权用户添加的jar优先于Spark自身的jar。这种特性可用于减缓Spark依赖和用户依赖之间的冲突。目前该特性仍处于试验阶段，仅用于Cluster模式中。
参考快速配置Spark参数 spark.driver.userClassPathFirst （试验性）当在驱动程序中加载类时，是否授权用户添加的jar优先于Spark自身的jar。这种特性可用于减缓Spark依赖和用户依赖之间的冲突。目前该特性仍处于试验阶段，仅用于Cluster模式中。
入一个持久的日志，再对数据施加这个操作。若施加操作的过程中执行失败了，则通过读取日志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接
'IS_EMPTY_DATA_BAD_RECORD'='false'); 使用“REDIRECT”选项，CarbonData会将所有的Bad Records添加到单独的CSV文件中，但是该文件内容不能用于后续的数据加载，因为其内容可能无法与源记录完全匹配。用户必须清理原始源记录以便于进一步的数据提
'IS_EMPTY_DATA_BAD_RECORD'='false'); 使用“REDIRECT”选项，CarbonData会将所有的Bad Records添加到单独的CSV文件中，但是该文件内容不能用于后续的数据加载，因为其内容可能无法与源记录完全匹配。用户必须清理原始源记录以便于进一步的数据提
oup：流式Task节点组，流式集群、混合集群可根据需要选择该节点组。 node_group{x}：自定义集群节点组，可根据需要添加多个，最多支持添加9个该节点组。 默认取值： 不涉及 node_num 是 Integer 参数解释： 节点数量。 约束限制： Core与Task节点总数最大为500个。
e_data_volume_size和core_data_volume_count）表示，以上两种方式任选一组进行配置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/run-job-flow 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
oup：流式Task节点组，流式集群、混合集群可根据需要选择该节点组。 node_group{x}：自定义集群节点组，可根据需要添加多个，最多支持添加9个该节点组。 默认取值： 不涉及 node_num 是 Integer 参数解释： 节点数量。 约束限制： Core与Task节点总数最大为500个。
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