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ALM-45452 ClickHouse本地磁盘剩余空间低于冷热分离策略配置阈值 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警解释 系统配置冷热分离功能后，每隔5分钟检测一次当前系统冷热分离策略中配置的本地磁盘的剩余空间，如果低于冷热分离策略中配置的move_factor阈值，系统产生告警。
当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？ 回答 当用户写入存储策略为LAZY
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer Hive用户租约隔离即可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务，实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 操作步骤 以对用户hiveuser设置租约隔离为例，选取Hive当前已有的或者新添加一个或者多个
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 操作场景 此功能适用于Hive。 开启此功能可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务，实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 以对用户hiveuser
2及之后的版本。 操作场景 Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。 MRS 3.2.0及以后版本，根据安全需求，FlinkServe
在查询发起的节点，查询B_all的所有数据到本地的缓存表T中，并将T分发到所有节点。 查询发起的节点，将本地缓存表T分发到所有分片。 每个分片执行A_local join T。 在收到a中每个请求的分片，再将请求分发到所有分片，转成A_local Join B_local。 【效果对比】
Ranger界面添加或者修改HBase策略时，无法使用通配符搜索已存在的HBase表 问题 添加HBase的Ranger访问权限策略时，在策略中使用通配符搜索已存在的HBase表时，搜索不到已存在的表，并且在/var/log/Bigdata/ranger/rangeradmin/
假如有30 GB数据需要写入到集群中，需要将30 GB数据均匀切分后分别放到shard-1、shard-2和shard-3的3个分片节点中，以充分发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
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，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data
3为BASE64格式的数据，f4为时间戳格式的数据，f5为UUID格式的数据： create table test_orc_zstd_jni(f1 int, f2 string, f3 string, f4 string, f5 string) stored as orc TBLPROPERTIES('orc
1千万~2亿以内数据为了方便可以不设置分区（Doris内部有一个默认分区），直接用分桶策略即可。 如果分桶字段存在30%以上的数据倾斜，则禁止使用Hash分桶策略，改为使用Random分桶策略，相关命令为： Create table ... DISTRIBUTED BY RANDOM
通过管理人员检查API请求日志发现告警信息为细粒度策略中未赋予IAM用户“mrs:cluster:create”的权限导致。 分析原因为当前IAM用户归属在多个用户组内，多个用户组分别赋予了不同的MRS默认策略，由于权限是优先匹配低权限策略，该策略缺少“mrs:cluster:create
在集群“概览”页签中，查询并记录集群所绑定的委托名称。 登录IAM服务控制台。 选择“权限 > 创建自定义策略”。 策略名称：请输入策略名称。 作用范围：请选择“全局级服务”。 策略配置方式：请选择“可视化视图”。 策略内容： “允许”选择“允许”。 “云服务”选择“对象存储服务 (OBS)”。 “操作
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
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：
添加Hive的Ranger访问权限策略 添加Yarn的Ranger访问权限策略 添加Spark2x的Ranger访问权限策略 添加Kafka的Ranger访问权限策略 添加Storm的Ranger访问权限策略 策略添加后，需等待30秒左右，待系统生效。 安全区中定义的策略仅适用于区域中的资源，服务的
Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
配置Spark Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
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