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供了实时的异地数据容灾功能。它对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护，重建，数据校验，数据同步进展查看等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群中的数据备份到另一个集群。支持HBase表普通写数据与Bulkload批量写数据场景下的容灾。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。
采集数据时报错HoodieKeyException 问题 创建Hudi表时，是否可以使用包含空记录的可空字段作为主键？ 回答 不可以。 使用包含空记录的可空字段作为主键时会返回HoodieKeyException异常： Caused by: org.apache.hudi.exception
图1 Avro Source 表1 Avro Source常用配置 参数 默认值 描述 channels - 与之相连的Channel，可以配置多个。用空格隔开。 在单个代理流程中，是通过channel连接sources和sinks。一个source实例对应多个channels
标签是集群/节点的标识，为集群/节点添加标签，可以方便用户识别和管理拥有的集群/节点资源。MRS服务通过与标签管理服务（TMS）关联，可以让拥有大量云资源的用户，通过给云资源打标签，快速查找具有同一标签属性的云资源，进行统一检视、修改、删除等管理操作，方便用户对大数据集群及其他相关云资源的统一管理。 您可以在创建集群
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。
同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群，具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickH
过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。
图1 Avro Source 表1 Avro Source常用配置 参数 默认值 描述 channels - 与之相连的Channel，可以配置多个。用空格隔开。 在单个代理流程中，是通过channel连接sources和sinks。一个source实例对应多个channels
UNNEST UNNEST可以将ARRAY或MAP展开成relation。 ARRAYS展开为单独一列，MAP展开为两列（key，value）。 UNNEST还可以与多个参数一起使用，将被展开成多列，行数与最高基数参数相同（其他列用空填充）。 UNNEST可以选择使用WITH ORD
Impala”。 单击“查询管理”，列表默认显示所有正在进行的查询。 单击“已经结束的查询”可以查看已经完成查询的相关信息。 用户可以根据实际情况按照慢查询运行时长、查询id、用户、所属数据库进行查询。 用户可以通过“停止”操作手动停止正在进行查询的任务。 父主题： 使用Impala
records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartitions可以更灵活地操作数据，例如对一个很大的数据求TopN，当N不是很大时，可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN，collect结果到本地之后再做排序
过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java
Impala”。 单击“查询管理”，列表默认显示所有正在进行的查询。 单击“已经结束的查询”可以查看已经完成查询的相关信息。 用户可以根据实际情况按照慢查询运行时长、查询id、用户、所属数据库进行查询。 用户可以通过“停止”操作手动停止正在进行查询的任务。 父主题： 使用Impala
ON TABLE name IS 'comments' 描述 设置表的注释信息，可以通过设置注释信息为NULL来删除注释。 示例 修改表users的注释为“master table”，表的注释语句可以通过show create table tablename语句查看： COMMENT
records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartitions可以更灵活地操作数据，例如对一个很大的数据求TopN，当N不是很大时，可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN，collect结果到本地之后再做排序
records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartitions可以更灵活地操作数据，例如对一个很大的数据求TopN，当N不是很大时，可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN，collect结果到本地之后再做排序
退出等待界面。 回答 等待集群启动超时，会自动退出等待界面，用户可以等待集群启动成功后再重新登录。 用户还可以在HSConsole页面上查看集群的运行状态当集群处于运行中状态时再重新登录。 如果集群启动失败用户可以通过启动日志定位失败原因（参见HetuEngine日志介绍）。 父主题：
禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可以使用uniqCombined替代，否则还继续使用distinct语法。
Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI SQL，用户可以直接使用SQL Shell进行查询。 混合计算：用户可以对多个Catalog进行join查询。 父主题： Presto应用开发概述
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
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