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HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 HadoopStreaming：HadoopStreaming作业像普通Hadoop作业一样，除了可以指定输入和输出的HDFS路径的参数
否，执行10。 在hbase shell中执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 balance_switch true balancer_enabled 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 执行以下命令手动触发负载均衡。 balancer 执行完均衡后，等待一段时间，再登录FusionInsight
MRS为用户提供界面化的系统运行环境自动检查服务，帮助用户实现一键式系统运行健康度巡检和审计，保障系统的正常运行，降低系统运维成本。用户查看检查结果后，还可导出检查报告用于存档及问题分析。 父主题： 产品功能
的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
Column： 用于描述一行数据中不同的字段。 Column可以分为两大类：Key和Value。从业务角度看，Key和Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key列相同的行，会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。 Tablet&Partition
（普通模式）请跳过该操作） 执行以下命令查看负载均衡功能是否打开。 hbase shell balancer_enabled 若执行结果为“true”则表示已打开负载均衡功能。 是，执行20。 否，执行18。 执行以下命令打开负载均衡功能，并确认是否成功打开。 balance_switch
执行以下命令打开HBase负载均衡功能，并确认是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
节点统一生成配置文件，造成用户使用的不便。 例如：集群中存在3个DataNode节点，第一个节点有3个数据目录，第二个节点有4个数据目录，第三个节点有5个数据目录，如果需要实现当节点有一个目录还可用的时候DataNode服务依然可用的效果，就需要如图5所示进行设置。 图5 未增强前属性设置
伸缩。此外，如果数据量为周期有规律的变化，并且希望在数据量变化前提前完成集群的扩缩容，可以使用MRS的资源计划特性。 MRS服务支持规则和时间计划两种弹性伸缩的策略： 弹性伸缩规则：根据集群实时负载对Task节点数量进行调整，数据量变化后触发扩缩容，有一定的延后性。 资源计划：若
对于分析的结果，可以写回成TsFile文件。 IoTDB和TsFile还提供了相应的客户端工具，满足用户以SQL形式、脚本形式和图形形式写入和查看数据的各种需求。 IoTDB服务包括IoTDBServer（DataNode）和ConfigNode两种角色。由于社区版角色名称DataNode和HDFS角色同名，因此
配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限
------------- 40 48 f5 c3 (1 row) from_ieee754_32(binary) → real 对采用IEEE 754单精度浮点格式的32位大端字节序binary进行解码。 select from_ieee754_32(x'40 48 f5 c3'); _col0
报给Driver（即Master），Driver聚合结果返回给客户端。 图3 Spark的Master和Worker 在此结构中，有几个说明点： 应用之间是独立的。 每个应用有自己的executor进程，Executor启动多个线程，并行地执行任务。无论是在调度方面，或者是exe
ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。 从纵向来看，每个shard内部有多个副本组成，保证
Hive企业级能力增强 配置Hive表不同分区分别存储至OBS和HDFS 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口
高可用HA部署架构 MRS服务提供了基于ELB的HA部署架构，可以将用户访问流量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。如图3所示，客户端应用请求集群时，使用ELB（Elastic Load Balance）来进行流量分发，通过ELB的轮询机制，写不同节点上的本地表（Local
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。
集群管理 集群生命周期管理 集群在线扩缩容 创建Task节点 自动弹性伸缩 节点隔离 升级Master节点规格 节点标签管理 父主题： 产品功能
用户表的Region信息，例如，Region位置、起始RowKey及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。 图5 数据操作流程 对H
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