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管理Loader连接（MRS 3.x及之后版本） 操作场景 Loader页面支持创建、查看、编辑和删除连接。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 创建连接 登录服务页面： MRS 3.x及后续版本，登录FusionInsight Manager，具体请参见访问FusionInsight
Hudi开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时强制必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型
使用DBeaver访问Phoenix 本章节以DBeaver 6.3.5版本为例，讲解如何访问MRS 3.1.0未开启Kerberos认证的集群，且该集群的HBase服务未开启Ranger鉴权。 前提条件 已安装DBeaver 6.3.5，DBeaver软件下载链接为：https://dbeaver
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
StarRocks StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。
使用Spark Shell创建Hudi表 操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。 前提条件 已下载并安装Hudi
配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 操作场景 默认情况下，NameNode会随机选择DataNode节点写文件。当集群内某些数据节点的磁盘容量不一致（某些节点的磁盘总容量大，某些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时
配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 操作场景 默认情况下，NameNode会随机选择DataNode节点写文件。当集群内某些数据节点的磁盘容量不一致（某些节点的磁盘总容量大，某些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
Stage 每个Job由多个Stage组成，每个Stage是一个Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元，是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理 Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示，运行流程如下所示：
MRS集群默认权限信息说明 角色 默认角色 描述 Manager_administrator Manager管理员，具有Manager所有权限。 可创建一级租户，可创建、修改新的用户组，指定用户权限，以满足不同用户对系统的管理需求。 Manager_operator Manage
Flink开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Flink组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
MRS集群如何使用公网访问Presto 用户问题 用户调测Presto JDBC样例代码，需要使用公网访问Presto。 问题分析 登录MRS Manager上查看Presto全部配置，Coordinator角色配置： PRESTO_COORDINATOR_FLOAT_IP = 内网IP地址
ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。
SHOW TABLES 语法 SHOW TABLES [ (FROM | IN) schema ] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。
典型场景：从HBase导出数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户已授权
使用Loader从HBase导出数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HBase导出到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户
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