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查看Flume客户端日志 安装Flume客户端。 进入Flume客户端日志目录，默认为“/var/log/Bigdata”。 执行如下命令查看日志文件列表。 ls -lR flume-client-* 日志文件示例如下： flume-client-1/flume: total 7672
查看Flume客户端日志 安装Flume客户端。 进入Flume客户端日志目录，默认为“/var/log/Bigdata”。 执行如下命令查看日志文件列表。 ls -lR flume-client-* 日志文件示例如下： flume-client-1/flume: total 7672
配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6
配置HDFS多路读 该章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 在传统的HDFS中，当客户端请求读取数据时，它会与NameNode交互以确定数据块所在的DataNodes，并选择其中一个进行连接和数据传输。如果所选DataNode的响应速度较慢或者发生故障，客户端必须
HDFS支持集群掉电自动恢复 操作场景 HDFS数据写入磁盘时会先写入操作系统缓存，当操作系统缓存写入完成后则认为数据写入完成，缓存数据写入磁盘工作交由操作系统完成。如果此时集群断电，则缓存的数据就会丢失，造成HDFS丢块现象。在HDFS启动时如果有丢块，那么HDFS会进入安全模式，无法自动恢复。
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理
数据保护技术 数据完整性 通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 MRS的用户数据保存在HDFS中，HDFS默认采用CRC32C算法校验数据的正确性，同时也支持CRC32校验算法，CRC32C校验速度快于CRC32。HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，
配置Kafka后进先出 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接，Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后，对于进入Kafka数据的任务，系统默认优先处理应用终止前（A段时间）未完成的任务和应用终止到重启完成这段时间内（B
配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接，Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后，对于进入Kafka数据的任务，系统默认优先处理应用终止前（A段时间）未
配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基
配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基
HDFS应用开发常用概念 DataNode 将文件切分成大小相同的块（称为“数据块”），存储在不同的DataNode上，并且周期性地向NameNode报告该DataNode的数据存放情况。 NameNode 用于管理文件系统的命名空间、目录结构、元数据信息以及提供备份机制等。 Active
OpenTSDB HTTP API接口介绍 OpenTSDB提供了基于HTTP或HTTPS的应用程序接口。请求方式是通过向资源对应的路径发送标准的HTTP请求，请求包含GET、POST方法。它的接口与开源OpenTSDB保持一致，请参见https://opentsdb.net/d
Impala应用开发建议 Coordinator和Executor分离部署，Coordinator根据集群规模部署2-5个 Coordinator承担缓存元数据，解析SQL执行计划，和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用
实时OLAP场景介绍 传统数据集市场景实时数据和离线数据分离，集市层指标通过预聚合进行定制化开发，时效性低，复杂性高，灵活性差。 基于Doris的实时OLAP场景离线和实时数据归一，无需离线预加工，基于海量明细数据直接进行多维秒级聚合/关联查询分析，具备实时、高效、灵活的特点。
HBase样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。
HBase数据读写样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。 查询年龄段在[20-29]之间的用户信息。
HBase数据读写样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。 查询年龄段在[20-29]之间的用户信息。
应用场景 大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Tran
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
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