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MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性能准实时摄取，为查询提供最新数据。 支持并发读写，基于snapshot的隔离机制实现写入时可读取。 支持原地转表，将存量的历史表转换为Hudi数据集。 Hudi关键技术和优势 可插拔索引机制：Hudi提供多种索引机制，可以快速完成对海量数据的更新和删除操作。
种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图1 永洪BI访问MRS HetuEngine 约束与限制 已安装Yonghong Desktop 9.1版本。
string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String，底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位
plicated就成了支持副本的合并树引擎。 Replicated系列引擎借助ZooKeeper实现数据的同步，创建Replicated复制表时通过注册到ZooKeeper上的信息实现同一个分片的所有副本数据进行同步。 Replicated表引擎的创建模板： ENGINE = R
理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。
Job运行时，会让所有的节点都有任务处理，且处于繁忙状态，这样才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处
例如要将一个文件夹FileA的读写权限授权给用户组groupA，但是该用户组内某个用户UserA除外，这时可以增加一个允许条件及一个例外条件即可实现。 父主题： 集群用户权限概述
理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。
Hive开源社区版本创建临时函数需要用户具备ADMIN权限。MRS Hive提供配置开关，默认为创建临时函数需要ADMIN权限，与开源社区版本保持一致。 用户可修改配置开关，实现创建临时函数不需要ADMIN权限。 Hive开源增强特性：支持数据库授权 Hive开源社区版本只支持数据库的拥有者在数据库中创建表。MRS
消息通知服务（Simple Message Notification） MRS联合消息通知服务（SMN），采用主题订阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式。 配置作业消息通知 云审计服务（Cloud Trace Service） 云审计服务（CTS）为用户提供MRS
此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。 广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterat
此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。 广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterat
r系统中获取到的用于Kerberos安全认证的keytab文件和principal文件，以及多个Manager系统各自的客户端配置文件，可实现一次认证登录后访问调用多集群的HBase服务。 以下代码在hbase-example样例工程的“com.huawei.bigdata.hbase
布功能。 enable.unsafe.sort 指定在数据加载期间是否使用不安全的排序。不安全的排序可减少数据加载操作期间的垃圾回收，从而实现更好的性能。 carbon.si.lookup.partialstring 当参数设置为TRUE时，二级索引采用starts-with、e
Job运行时，会让所有的节点都有任务处理，且处于繁忙状态，这样才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处
hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache.hudi.common.model.DefaultHoodieRecordPayload
plicated就成了支持副本的合并树引擎。 Replicated系列引擎借助ZooKeeper实现数据的同步，创建Replicated复制表时通过注册到ZooKeeper上的信息实现同一个分片的所有副本数据进行同步。 Replicated表引擎的创建模板： ENGINE = R
将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。 登录客户端所在节点，新建“dataLoad”目录，作为程序运行目录，后面编写的文件均保存在该目录下。例如“/opt/client/Oo
日志级别默认为INFO，可以通过调整日志打印级别（DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATL）来显示更详细的信息。可以通过修改log4j.properties文件来实现，如： hbase.root.logger=INFO,console ... log4j.logger.org.apache.zookeeper=INFO
用性不好。ClickHouse提供了基于Loadbalance部署架构，可以将用户访问流量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。客户端应用请求集群时，使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发，无论集群写入的负
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