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WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“计算实例”，选择对应租户名下待操作的计算实例。单击“LogUI”列的“Coordinator”或“Worker”，将在Yarn WebUI展示Coordinator和Worker日志。 父主题： 管理HetuEngine计算实例
重启HetuEngine计算实例。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 停止正在运行的计算实例，然后单击待操作实例所在行的“操作”列的“启动”，启动HetuEngine计算实例。 查看Coordinator运行的节点范围。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
高，以支持更大集群的管理。 Core节点：支持存储和计算两种目标的节点，可扩容、缩容。因承载数据存储功能，因此在缩容时，为保证数据不丢失，有较多限制，无法进行弹性伸缩。 Task节点：仅用于计算的节点，可扩容、缩容。因只承载计算任务，因此可以进行弹性伸缩。 MRS购买集群方式支持自定义购买集群和快速购买集群两种。
简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数
MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提
足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 数据融合处理 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、St
、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine
制台中在线创建作业任务，也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS，用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS系统，MRS使用OBS中的数据进行计算分析。 MRS也支持将OBS中的数据导入至HDFS中，使用HDFS中的数据进行计算分析。
简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上的计算任务经常需要等待数据而拖慢
集群。 如果您希望MRS服务运行在隔离的专属区域，请您先申请专属计算集群，再创建专属云MRS集群。 了解和申请专属计算集群，请参见《专属计算集群用户指南》。 如果您希望MRS服务拥有独享的存储设备，请您在开通专属计算集群后申请专属企业存储，再创建专属云MRS集群。 了解和申请专属
Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 Spa
将高频访问的SQL查询和有高耗时的算子（连接， 聚合等算子）的SQL通过建立物化视图进行预计算，然后在查询的SQL中将能匹配到物化视图的查询或者子查询转换为物化视图，避免了数据的重复计算，这种情况下往往能较大地提高查询的响应效率。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。
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。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
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。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
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