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在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceManager节点的方式，解决了这个基础服务的可靠性和容错性问题。 图1 ResourceManager高可用性实现架构 ResourceManager的高可用性方案是通过设置一组Active/Standby的R
ionServer。为了解决HMaster单点故障导致HBase正常功能受到影响的问题，引入HMaster HA模式。 图1 HMaster高可用性实现架构 HMaster高可用性架构是通过在ZooKeeper集群创建Ephemeral node（临时节点）实现的。 当HMast
accuracy 在生成等高直方图时百分位估计的准确率。该值越大意味着越准确。估计错误值可以通过（1.0 / 百分位估计的准确率）来得到。 10000 >=1 如果希望直方图可以在CBO中生效，需要满足下面的条件： spark.sql.statistics.histogram.enabled
accuracy 在生成等高直方图时百分位估计的准确率。该值越大意味着越准确。估计错误值可以通过（1.0 / 百分位估计的准确率）来得到。 10000 >=1 如果希望直方图可以在CBO中生效，需要满足下面的条件： spark.sql.statistics.histogram.enabled
GBase8a V950及以后版本 HetuEngine数据源的添加、配置、删除等操作支持动态生效，无须重启集群。 目前动态生效不支持关闭，数据源动态生效时间默认为60秒。如需修改动态生效时间，请参考3.e修改“coordinator.config.properties”和“worker
n.timeline-service.enabled”必须在提交Tez任务前开启，否则会导致此参数无法生效，需要重新登录客户端进行配置。 当执行引擎需要切换为其它引擎时，需要通过客户端执行set yarn.timeline-service.enabled=false命令关闭“yarn
Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同
e的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 配置步骤 MRS引入配置参数“dfs.pipeline.ecn”。当该配置启用时，DataNod
e的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 配置步骤 MRS引入配置参数“dfs.pipeline.ecn”。当该配置启用时，DataNod
当前开源社区提供了PartialUpdateAvroPayload机制实现部分列更新，但该功能在多流更新，每条流更新不同列场景下会出现数据相互覆盖的问题。 通过引入sequence组的概念，Hudi可以很好的解决该问题，实现真正的部分更新。 按建表时按需求，将表中的列切分成不同的sequence组。
${CONTROLLER_HOME}/security/certHA/server.crt可以查看HA用户证书的生效时间与失效时间。 是，执行8。 否，执行7。 CA或者HA证书的“生效时间”和“失效时间” 示例： Certificate: Data: Version:
配置Hive通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Hive客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore方式对接OBS：
配置Spark通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Spark客户端创建Location为OBS路径的表。 Spark对接OBS MRS集群支持Spark服务在创建表时指定Location为OBS文件系统路径，也支持基于Hive
历史版本的HDFS使用了全局锁，读-写互斥，写-写互斥，即全局一把锁。但是实际上并非所有的读-写，写-写操作都会产生资源竞争。因此在该版本汇总引入了细粒度锁特性（FGL）。FGL对全局锁按照目录以及操作类型进行拆分，只有会产生资源竞争的操作才会使用同一个锁。因此极大地提升了写性能。
Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前MRS Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution.enabled=false，不建议将此参数打开。 父主题： Hive常见问题
on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution.enabled=false，不建议将此参数打开。 父主题： Hive常见问题
在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在kafka客户端目录下获取。 下面代码片段仅为演示，完整
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink
在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka的客户端目录下获取。 下面代码片段仅为演示，完
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