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ourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理 父主题： 使用MapReduce
户可通过各类MySQL客户端和常用BI工具对接。 FE StarRocks的前端节点，主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点，主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出，FE
初始化HBase配置 创建HBase客户端连接 创建HBase表 创建HBase表Region 向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据
配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限
ourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理 父主题： 使用Mapreduce
通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介
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通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介
Kafka的客户端程序当前推荐使用java语言进行开发，并使用Maven工具构建工程。 准备Maven和JDK 准备运行环境 Kafka的样例程序运行环境即MRS服务所VPC集群的节点。 - 准备工程 Kafka提供了不同场景下的样例程序，您可以下载样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个Kafka工程。
Kerberos安全认证原理和认证机制具体介绍请参见安全认证原理和认证机制。 访问控制 MRS提供两种访问控制权限模型：基于角色的权限控制和基于策略的权限控制，详情请参见权限模型。 基于角色的权限控制 MRS基于用户和角色的认证统一体系，遵从账户/角色RBAC（Role-Based Access Cont
filter 为true时，启用基于间隔树的文件过滤优化。与暴力模式相比，此模式可根据键范围加快文件过滤速度。 true hoodie.bloom.index.bucketized.checking 为true时，启用了桶式布隆过滤。这减少了在基于排序的布隆索引查找中看到的偏差。
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。
个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-
个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
/user/shl下的数据存储在A，E，F 图7 基于标签的数据块摆放策略样例 HDFS开源增强特性：HDFS Load Balance HDFS的现有读写策略主要以数据本地性优先为主，并未考虑节点或磁盘的实际负载情况。HDFS Load Balance功能是基于不同节点的I/O负载情况，在HDF
split Hudi是否应该基于最后24个提交的元数据动态计算insertSplitSize，默认关闭。 true hoodie.copyonwrite.record.size.estimate 平均记录大小。如果指定，Hudi将使用它，并且不会基于最后24个提交的元数据动态地计算。
${port}命令，查看组件的默认端口号是否存在。 如果不存在，说明用户修改了默认的端口号。请修改为默认端口，再重新连接HDFS。 如果存在，请联系技术服务。 ${ port }：表示与组件版本相对应的组件默认端口号。 如果用户修改了默认端口号，请使用修改后的端口号连接HDFS。不建议修改默认端口号。
个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
Flink滑动窗口增强 本节主要介绍Flink滑动窗口以及滑动窗口的优化方式。 Flink窗口的详细内容请参见官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows
本章节介绍如何使用弹性云服务器管理控制台上提供的远程登录（VNC方式）和如何使用密钥或密码方式（SSH方式）登录MRS集群中的节点，远程登录主要用于紧急运维场景，远程登录弹性云服务器进行相关维护操作。其他场景下，建议用户采用SSH方式登录。 如果需要使用SSH方式登录集群节点，需要
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