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Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 图1 Alluxio架构 优势： 提供内存级I/O吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销
ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 问题 当使用与Region Server相同的Linux用户（例如omm用户）但不同的kerberos用户（例如admin用户）时，为什么ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”的异常？
Flink基本原理 Flink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
Kafka Shell命令介绍 前提条件 Kafka的Linux客户端已安装。安装方法可参考安装客户端。 常用的Shell命令指南 Shell命令执行方法： 进入Kafka客户端任意目录。 初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 如果当前集
ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 问题 当使用与Region Server相同的Linux用户（例如omm用户）但不同的kerberos用户（例如admin用户）时，为什么ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”的异常？
准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境，直接使用Editra编辑器（或其他编写Python应用程序的IDE）即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。
IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已执行打包Strom样例工程应用。 操作步骤 将从IntelliJ IDEA打包出来的jar包放入指定文件夹（例如“D:\source”）。
服务，将暴露多个节点服务，没有统一的访问入口。ClickHouse官方虽然提供了BalancedClickhouseDataSource的驱动方案，可以支持多节点的随机分配，提供了一定程度的负载均衡能力，但其故障检测能力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，易用性不佳。
服务，将暴露多个节点服务，没有统一的访问入口。ClickHouse官方虽然提供了BalancedClickhouseDataSource的驱动方案，可以支持多节点的随机分配，提供了一定程度的负载均衡能力，但其故障检测能力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，易用性不佳。
MRS产品Flink组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。当前支持GaussDB（DWS）样例工程。 该章节以在Linux环境下开发GaussDB（DWS） SpringBoot方式连接Flink服务的应用程序为例。 执行GaussDB（DWS）样例需提前登
MRS产品Flink组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。当前支持GaussDB（DWS）样例工程。 该章节以在Linux环境下开发GaussDB（DWS） SpringBoot方式连接Flink服务的应用程序为例。 执行GaussDB（DWS）样例需提前登
HSBroker3_IP:HSBroker3_Port/catalog/schema?serviceDiscoveryMode=hsbroker 说明： XXX：驱动名，请以实际样例代码中的内容为准。 catalog、schema分别是JDBC客户端要连接的catalog和schema名称。 HSBro
HSFabric3_IP:HSFabric3_Port/catalog/schema?serviceDiscoveryMode=hsfabric 说明： XXX：驱动名，请以实际样例代码中的内容为准。 catalog、schema分别是JDBC客户端要连接的catalog和schema名称。 HSFab
值进行监视http://<datanode-ip>:<http-port>/jmx，如果该值超过4倍的限定值（4*1M），建议用户配置多个驱动器并重新启动HDFS。 恢复步骤： 在DataNode上配置多个数据目录。 示例：在原先只配置了/data1/datadir的位置 <property>
操作。 本章节以在Windows环境下开发JDBC/HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 HCatalog样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\hive-examples”目录下的样例工程文件
Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
sasl-*linux-$(uname -p).egg thrift-*egg thrift_sasl*egg “dependency_python3.7”目录： /usr/local/bin/easy_install future*egg six*egg sasl-*linux-$(uname
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据，报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户，并使用集群内DataNode节点执行批量导入时，为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常？
导入并配置Oozie样例工程 操作场景 将下载的样例工程导入到Windows开发环境IDEA中即可开始样例学习。 前提条件 已在Linux环境中安装了完整客户端。 获取Oozie服务器URL（任意节点），这个URL将是客户端提交流程任务的目标地址。 URL格式为：https://
sasl-*linux-$(uname -p).egg thrift-*egg thrift_sasl*egg “dependency_python3.7”目录： /usr/local/bin/easy_install future*egg six*egg sasl-*linux-$(uname
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