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建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，可以适当降低缓存区大小。 当offheap关闭时，默认值为0
初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flin
me客户端。用户可以创建一个新的ECS并安装Flume客户端。 本章节适用于MRS 3.x之前版本。 前提条件 已创建包含Flume组件的流集群。 日志主机需要与MRS集群在相同的VPC和子网。 已获取日志主机的登录方式。 操作步骤 根据前提条件，创建一个满足要求的弹性云服务器。
yaml”文件中的“parallelism.default”配置选项来指定所有执行环境的默认并行度。 配置进程参数 Flink on YARN模式下，有JobManager和TaskManager两种进程。在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。
Flink开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Flink组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
MRS多租户使用流程 多租户使用说明 租户主要用于资源控制、业务隔离的场景。在实际业务中，用户需要先明确使用集群资源的业务场景，规划租户。 多租户使用包含三类操作：创建租户、管理租户和管理资源。各操作的具体动作如表1所示。 表1 使用租户的各种操作 操作 具体动作 说明 创建租户
conf”文件中配置以下参数。 在spark-sql模式下配置：登录Spark客户端节点，在“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”文件中配置表5相关参数。 表5 spark-sql模式下的配置参数 参数 配置值 描述 spark.driver
conf”文件中配置以下参数。 在spark-sql模式下配置：登录Spark客户端节点，在“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”文件中配置表5相关参数。 表5 spark-sql模式下的配置参数 参数 配置值 描述 spark.driver
female info <in> <out>"); System.exit(2); } // 判断是否为安全模式 if("kerberos".equalsIgnoreCase(conf.get("hadoop.security.authentication"))){
e集群和Kafka集群在同一VPC下，网络可以互通，并安装ClickHouse客户端。 约束限制 当前ClickHouse不支持和开启安全模式的Kafka集群进行对接。 Kafka引擎表使用语法说明 语法 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
选择“快速购买”，填写软件配置参数。 表3 软件配置（以下参数仅供参考，可根据实际情况调整） 参数名称 参数说明 取值样例 计费模式 选择待创建的MRS集群的计费模式。 按需计费 区域 选择区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。
背景介绍： 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
Hudi开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时强制必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
e集群和Kafka集群在同一VPC下，网络可以互通，并安装ClickHouse客户端。 约束限制 当前ClickHouse不支持和开启安全模式的Kafka集群进行对接。 Kafka引擎表使用语法说明 语法 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
如果采用yarn-client模式运行Spark任务，请在“客户端安装目录/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”文件中添加参数“spark.driver.host”，并将参数值设置为客户端的IP地址。 当采用yarn-client模式时，为了Spark
在日志中输出上传kafka成功与失败数据的数量统计的时间间隔，单位为秒 60 kafka.bootstrap.servers 是 kafka代理节点地址，配置形式为HOST:PORT[,HOST:PORT] - kafka_topic 否 写入kafka的topic名称 maxwell
Configuration(); // 读取配置文件 conf.addResource("user-hdfs.xml"); // 安全模式下，先进行安全认证 if ("kerberos".equalsIgnoreCase(conf.get("hadoop.security
多租户资源管理 特性简介 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，不接受将自己的数据与其他用户放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战：
HttpFS是个单独无状态的gateway进程，对外提供webHDFS接口，对HDFS使用FileSystem接口对接。可用于不同Hadoop版本间的数据传输，及用于访问在防火墙后的HDFS（HttpFS用作gateway）。 HDFS HA架构 HA即为High Availability，用于解决NameNode
在日志中输出上传kafka成功与失败数据的数量统计的时间间隔，单位为秒 60 kafka.bootstrap.servers 是 kafka代理节点地址，配置形式为HOST:PORT[,HOST:PORT] - kafka_topic 否 写入kafka的topic名称 maxwell
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