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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
升级Master节点规格 MRS大数据集群采用Manager实现集群的管理，而管理集群的相关服务，如HDFS存储系统的NameNode，Yarn资源管理的ResourceManager，以及MRS的Manager管理服务都部署在集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
滚动重启不影响业务。 滚动重启耗时约10分钟。 Yarn 直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。
滚动重启不影响业务。 滚动重启耗时约10分钟。 Yarn 直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。
安装失败。 新特性和优化 MRS Manager 新增磁盘不可用告警 新增设备分区丢失告警自动清除能力 慢盘/卡io算法优化 慢盘自动隔离机制优化 补丁兼容关系 MRS 1.9.3.10补丁包中已包含所有MRS 1.9.3版本单点问题修复补丁。 安装补丁的影响 请参考安装补丁的影响。
92.8.42:21088,thrift://10.92.8.43:21088,thrift://10.92.8.44:21088 安全认证机制 打开安全模式后自动默认为KERBEROS。 KERBEROS 服务端Principal 开启安全模式时填写此参数。 meta访问meta
配置HetuEngine物化视图推荐能力 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查
ALM-50215 FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时，当检查到该值超出阈值（默认值为5000ms）时产生该告警。 当FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时低于阈值时，告警清除。
如何处理HetuEngine SQL运行过程中报错Encountered too many errors 问题 HetuEngine的业务SQL运行过程中，出现如下报错： Encountered too many errors talking to a worker node. The
选择“WILDCARD”，表示使用通配符过滤。 选择“REGEX”，表示使用正则表达式匹配。 不选择，则默认为通配符过滤。 WILDCARD 路径过滤器 与“过滤类型”配合使用，配置通配符或正则表达式对源文件的输入路径包含的目录进行过滤。“输入路径”不参与过滤。使用分号“;”分隔
一个租户只能设置一个默认资源池。用户通过绑定租户相关的角色，来使用该租户资源池的资源。若需要使用多个资源池的资源，可通过绑定多个租户相关的角色实现。 动态资源调度机制： Yarn动态资源支持标签调度（Label Based Scheduling）策略，此策略通过为计算节点（Yarn NodeManage
final KTable<String, Long> counts = source // 处理接收的记录，根据正则表达式REGEX_STRING进行分割 .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value
final KTable<String, Long> counts = source // 处理接收的记录，根据正则表达式REGEX_STRING进行分割 .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value
扩容MRS集群 MRS的扩容不论在存储还是计算能力上，都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成，不需要修改系统架构，降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据，也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点，通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。
IN/FROM schema_name] 通过可选子句“LIKE”，筛选视图名满足规则运算表达式的视图，如果不使用这个子句，会列举所有视图。匹配的视图会按字母顺序排列。 目前规则运算表达式支持“*”或“%”用于匹配任何字符，下划线“_”用于匹配一个字符，或“|”用于条件连接两个或多个条件。
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如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。
ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构
创建Kafka Topic 操作场景 用户可以根据业务需要，使用集群客户端创建Kafka的主题。启用Kerberos认证的集群，需要拥有管理Kafka主题的权限。 前提条件 已安装客户端。 使用Kafka客户端创建Kafka Topic 进入ZooKeeper实例页面： MRS3
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