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解决NameNode在大量删除操作的时候会出现RPC请求处理慢的问题 解决Hive配置Redis缓存频繁访问表key导致Redis热键问题 解决磁盘写速率和磁盘读速率两个指标无法正常上报问题 解决查看指定时间段内的资源概况，监控数据部分缺失问题 解决NameNode退服缓存残留问题
选择Redis数据连接类型时，需提前准备“分布式缓存服务 Redis版”实例，并确保其“实例类型”为“Cluster集群”、“访问方式”为“免密访问”、同时“区域”和“虚拟私有云”需与Flink所在集群相同。 - 数据连接名称 数据连接的名称。
选择Redis数据连接类型时，需提前准备“分布式缓存服务 Redis版”实例，并确保其“实例类型”为“Cluster集群”、“访问方式”为“免密访问”、同时“区域”和“虚拟私有云”需与Flink所在集群相同。 - 数据连接名称 数据连接的名称。
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。
MRS 3.1.2-LTS.2.2补丁基本信息 表4 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.2-LTS.2.2 发布时间 2022-10-31 解决的问题 MRS 3.1.2-LTS.2.2 修复问题列表： 解决Hive元数据库查询网络阻塞问题 解决MRS对接DCS做缓存，缓存键一天多次被清空问题
它利用MapReduce任务实现大量数据的分布式拷贝。 前提条件 已安装Yarn客户端或者包括Yarn的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。安全模式下，“机机”用户需要下载keytab文件。
调整HetuEngine元数据缓存 HetuEngine元数据缓存介绍 当HetuEngine访问Hive数据源时，需要访问Hive metastore获取元数据信息。
("-------------------- begin init ----------------------"); final String sqlPath = ParameterTool.fromArgs(args).get("sql", "config/redisSink.sql
jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败
jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败
指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。
配置JobHistory本地磁盘缓存 配置场景 JobHistory可使用本地磁盘缓存spark应用的历史数据，以防止JobHistory内存中加载大量应用数据，减少内存压力，同时该部分缓存数据可以复用以提高后续对相同应用的访问速度。
配置JobHistory本地磁盘缓存 配置场景 JobHistory可使用本地磁盘缓存spark应用的历史数据，以防止JobHistory内存中加载大量应用数据，减少内存压力，同时该部分缓存数据可以复用以提高后续对相同应用的访问速度。
如轮训方式：rand()，表示在写入数据时直接将数据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一款面向存算分离架构的分布式计算侧缓存系统，采用极轻量化的架构设计，部署在计算侧的集群中，通过智能预取远端对象存储上的数据提供高速缓存能力，从而来加速计算任务执行。
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