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HBase容灾集群业务切换指导 操作场景 MRS集群管理员可配置HBase集群容灾功能，以提高系统可用性。容灾环境中的主集群完全故障影响HBase上层应用连接时，需要为HBase上层应用配置备集群信息，才可以使得该应用在备集群上运行。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 对系统的影响
更新管理 密码更新 MRS支持集群内用户密码的更新，建议管理员定期修改密码，提高系统安全性。 密码更新指导如下所示： 修改系统用户密码：请参见修改admin密码和修改操作系统用户密码。 修改系统内部用户密码 修改默认数据库用户密码 证书更新 MRS集群的CA证书与HA证书均支持更
Doris不支持慢查询管理，缺少运维监控能力，在实际问题定界过程中无法可视化地获取查询SQL的执行信息。因此需要新增Doris慢查询管理功能来提高Doris的运维监控能力。 需开启Doris慢查询功能才能在Manager界面可视化显示并管理Doris慢查询信息。默认情况下，为了减少慢
获取数据，将会导致读取延迟。开启多路读能够提高HDFS在高延迟网络环境中的可靠性，主要体现在以下方面： 降低读取延迟：通过同时从多个数据节点读取相同的数据块来降低总体读取时间。 适应网络变化：在网络条件不稳定或部分节点出现性能问题时，提高客户端的读取效率。 对系统的影响 多路读会
当将此列用于AND或OR查询筛选时，使用索引可以提高查询性能。 例如，Filter_Condition（IndexCol1）AND / OR Filter_Condition（IndexCol2）。 当在查询中使用“索引列”和“非索引列”进行过滤时，此索引可以提高查询性能。 例如，Filter_
一般来说，大任务的SQL语句（例如在从整个表中扫描大量数据的情况）会占用大量的资源，在资源紧张的情况下，会影响其他任务的负载。这不仅导致用户体验不佳，也会提高运维成本。为了解决上述问题，HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。
提供认证能力。 安全模式 安全模式的集群统一使用Kerberos认证协议进行安全认证。Kerberos协议支持客户端与服务端进行相互认证，提高了安全性，可有效消除使用网络发送用户凭据进行模拟认证的安全风险。集群中由KrbServer服务提供Kerberos认证支持。 Kerberos用户对象
当将此列用于AND或OR查询筛选时，使用索引可以提高查询性能。 例如，Filter_Condition（IndexCol1）AND / OR Filter_Condition（IndexCol2）。 当在查询中使用“索引列和非索引列”进行过滤时，此索引可以提高查询性能。 例如，Filter_C
YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时的磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略”，可提高将块数据写到磁盘可用空间较大节点的概率，解决因为数据节点磁盘容量不一致导致的节点使用率不均衡的情况。 对系统的影响 修改磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略（org
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时的磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略”，可提高将块数据写到磁盘可用空间较大节点的概率，解决因为数据节点磁盘容量不一致导致的节点使用率不均衡的情况。 对系统的影响 修改磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略（org
Flume开源增强特性 Flume开源增强特性 提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event，而不仅是一行，提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况，自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况，不会导致Out of Memory（OOM）的出现。
适用于 数据加载 场景描述 数据加载过程中，设置处理数据使用的CPU core数量。 如何调优 如果有更多的CPU个数，那么可以增加CPU值来提高性能。例如，将该参数值从2增加到4，那么CSV文件读取性能可以增加大约1倍。 表4 是否使用YARN本地目录进行多磁盘数据加载 参数 carbon
适用于 数据加载 场景描述 数据加载过程中，设置处理数据使用的CPU core数量。 如何调优 如果有更多的CPU个数，那么可以增加CPU值来提高性能。例如，将该参数值从2增加到4，那么CSV文件读取性能可以增加大约1倍。 表4 是否使用YARN本地目录进行多磁盘数据加载 参数 carbon
HBase读数据性能。 表1 影响实时读数据配置项 配置参数 描述 默认值 GC_OPTS HBase利用内存完成读写操作。提高HBase内存可以有效提高HBase性能。 “GC_OPTS”主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，
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