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Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService（华为的Gaussdb数据库），也可以选择RDS（MySQL）作为外置元数据库。
= sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim(); if (!
取值范围】 true或false --ldap_bind_pattern LDAP userDNPattern 例如：cn=#UID,ou=People,dc=huawei,dc=com或cn=%s,ou=People,dc=huawei,dc=com --ldap_passwords_in_clear_ok
该文件中多少个record被更新 total_records_written 该文件中新插入了多少个record total_bytes_written 该文件新增多少bytes的数据 total_errors 指定的instant在更新或者插入过程中的报错 file_size
须知： 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com
上传MySQL数据库连接驱动 操作场景 Loader作为批量数据导出的组件，可以通过关系型数据库导入、导出数据。在连接关系型数据库前，需提前手动上传驱动。 操作步骤 修改关系型数据库对应的驱动jar包文件权限。
HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan性能综合调优 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 HBase JVM参数优化说明 父主题： 使用HBase
Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化
CarbonData性能调优 CarbonData调优思路 CarbonData性能调优常见配置参数 创建高查询性能的CarbonData表 父主题： 使用CarbonData
HetuEngine性能调优 调整Yarn资源分配 调整HetuEngine集群节点资源配置 调整HetuEngine INSERT写入优化 调整HetuEngine元数据缓存 调整HetuEngine动态过滤 开启HetuEngine自适应查询执行 调整Hive元数据超时 调整Hudi
Yarn性能调优 调整Yarn任务抢占机制 手动配置Yarn任务优先级 Yarn节点配置调优 父主题： 使用Yarn
Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 Flink作业RocksDB状态后端调优 配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 父主题： 使用Flink
产品优势 MapReduce服务（MRS）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，用户无需关注硬件的购买和维护。MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于华为FusionInsight大数据企业级平台构筑
= lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() #
CarbonData性能调优 CarbonData调优思路 CarbonData性能调优常见配置参数 创建CarbonData Table的建议 父主题： 使用CarbonData（MRS 3.x及之后版本）
Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 父主题： 使用Flink
Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data.dir
wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout(WORD_SPOUT, wordSpout); builder.setBolt
Input split bytes=230 Combine input records=16 Combine output records=6 Reduce input groups=3
表1 版本信息 jdbc驱动程序版本 MySQL版本 Connector/J 5.1 MySQL 4.1、MySQL 5.0、MySQL 5.1、MySQL 6.0 alpha Connector/J 5.0 MySQL 4.1、MySQL 5.0 servers、distributed
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