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的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。
配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写
配置Oozie应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单地互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Oozie应用程序时，某些场景下需要Oozie与Hadoop、Hive等之间进行通信。那么Oozie应用程序中需要写入安全
配置Flink应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单地互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。
配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入
的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
一样的（cow表只用parquet文件存数据）。 对于mor表，仅访问基本文件，提供给定文件片自上次执行compact操作以来的数据， 可简单理解为该视图只会提供mor表parquet文件存储的数据，log文件里面的数据将被忽略。 该视图数据并不一定是最新的，但是mor表一旦完成
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。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、
发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。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、
量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是FlumeAgent。服务端对应着FlumeServe
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是FlumeAgent。服务端对应着FlumeServe
缩容MRS集群 用户可以根据业务需求量，通过简单的缩减Core节点或者Task节点，对集群进行缩容，以使MRS拥有更优的存储、计算能力，降低运维成本。 当集群正在进行主备同步操作时，不允许进行缩容操作。 包周期集群不支持该方式缩容，仅按需计费集群支持该方式缩容。如需缩容包周期计费
ZooKeeper ZooKeeper基本原理 ZooKeeper与其他组件的关系 ZooKeeper开源增强特性 父主题： 组件介绍
量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是FlumeAgent。服务端对应着FlumeServe
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
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