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根据用户名累计用户的历史消费金额，即用户总消费金额=100(用户当天的消费金额) + 1000(用户历史消费金额)。 上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金额为cf:cid=1100元。 数据规划 使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase
MRS集群健康检查 执行MRS集群健康检查 执行MRS集群节点健康检查 查看并导出健康检查报告 父主题： MRS集群运维
运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业
备份恢复MRS集群数据 MRS集群数据备份恢复简介 启用MRS集群间拷贝功能 创建MRS集群数据备份任务 创建MRS集群数据恢复任务 备份MRS集群组件数据 恢复MRS集群组件数据 管理MRS集群备份恢复任务 使用HDFS快照快速恢复组件业务数据 父主题： MRS集群运维
HBase文件丢失导致Region状态长时间为RIT 用户问题 数据迁移到新集群后，HBase的Region状态为RIT或FAILED_OPEN。 原因分析 登录到集群的Core节点查看RegionServer日志，报错： “Region‘3b3ae24c65fc5094bc2a
IndexedWALEditCodec”的配置项，单击“保存配置”，输入当前用户密码，单击“确定”，保存配置。 单击“服务状态”，选择“更多 > 重启服务”，输入当前用户密码，单击“确定”，重启HBase服务。 MRS 3.x及之后版本，操作步骤如下： 使用admin用户登录FusionInsight Manager，选择“集群
Hive、HDFS组件功能正常。 操作步骤 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”，搜索“hive.local.dir.confblacklist”配置项。 在该配置项中添加用户要重点保护的数据库、表或目录路径。
数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发，定位为DBMS，支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议，支持JDBC、ODBC
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、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，提升整个系统查询的吞吐量，同时数据库参数也调整到最优状态。
度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 所有的时间序列必须以root开始、以传感器作为结尾。 时间序列可以被看作产生时序
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，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。
MapReduce和YARN的关系 MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和Reduc
ClickHouse用户权限管理 ClickHouse用户权限说明 创建ClickHouse角色 配置ClickHouse对接OpenLDAP认证系统 父主题： 使用ClickHouse
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，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。
数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发，定位为DBMS，支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议，支持JDBC、ODBC
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、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失
JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。
管理MRS集群SQL防御规则 SQL防御概述 添加MRS SQL防御规则 配置Hive SQL防御规则 配置ClickHouse SQL防御规则 配置HetuEngine SQL防御规则 配置Spark SQL防御规则 配置Doris SQL防御 父主题： 管理MRS集群
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