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续的计算，其实每个task处理的partition中的数据量并不是很多，有一点资源浪费，而且此时处理的task越多，可能速度反而越慢。因此用coalesce减少partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition之后，只要使用更少的task即 可处理完所有的pa
yKey().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Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。
安装客户端（3.x及之后版本） 操作场景 该操作指导用户在MRS集群创建成功后安装MRS集群所有服务（不包含Flume）的客户端。Flume客户端安装请参见安装Flume客户端。 客户端可以安装在集群内的节点上，也可以安装在集群外的节点上。 修改集群内组件的服务端配置后，建议重新
global”，单击指定命名空间显示命名空间的表。 单击指定的表。 单击指定的列族。 确认是否是新建角色？ 是，在“资源名称”的输入框输入列名称，多个列用英文逗号分隔，勾选“读”或“写”。如果HBase表中不存在同名的列，则创建同名的列后角色将拥有该列的权限。列权限设置完成。 否，修改已有HB
会提升性能，降低实时性；反之降低性能，提升实时性。 61200 kafka.topics 订阅的Kafka topic列表，多个topic用逗号分隔，此参数不能为空。 test1 kafka.bootstrap.servers Kafka的bootstrap地址端口列表，默认值为
会提升性能，降低实时性；反之降低性能，提升实时性。 61200 kafka.topics 订阅的Kafka topic列表，多个topic用逗号分隔，此参数不能为空。 test1 kafka.bootstrap.servers Kafka的bootstrap地址端口列表，默认值为
into table carbon01 select * from external_hbase_table where valid='1'; 用spark-submit提交命令： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class
global”，单击指定命名空间显示命名空间的表。 单击指定的表。 单击指定的列族。 确认是否是新建角色？ 是，在“资源名称”的输入框输入列名称，多个列用英文逗号分隔，勾选“读”或“写”权限。如果HBase表中不存在同名的列，则创建同名的列后角色将拥有该列的权限，列权限设置完成。 否，修改已有
pala+HDFS+Parquet组合。允许使用Impala的SQL语法从Kudu tablets插入、查询、更新和删除数据。此外，还可以用JDBC或ODBC，Impala作为代理连接Kudu进行数据操作。 Impala与HBase间的关系 Impala表默认使用存储在HDFS上
MRS存算分离配置流程说明 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集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统
向安全组规则中有一条全部协议，全部端口，源地址为可信任的IP访问范围的规则。 若HDFS存在损坏的数据块，则缩容集群可能出现失败，请联系华为云支持人员处理。 页面右上角弹出缩容节点提交成功提示框。 集群缩容过程说明如下： 缩容中：集群正在缩容时集群状态为“缩容中”。已提交的作业会
MRS集群用户权限模型 视频介绍 基于角色的权限控制 MRS集群通过采用RBAC（role-based access control，基于角色的权限控制）方式对大数据系统进行权限管理，将系统中各组件零散的权限管理功能集中呈现和管理，对普通用户屏蔽掉了内部的权限管理细节，对管理员简
sftp-to-hdfs.xml -z <arg> ZooKeeper quorum实例的IP地址和端口号，格式为IP地址:端口，配置多个用“,”分开。 127.0.0.0:2181, 127.0.0.1:2181 -n <arg> 连接器名称。 vt_sftp_test -t <arg>
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("2022-01-01") INTERVAL 1 YEAR 1千万~2亿以内数据为了方便可以不设置分区（Doris内部有一个默认分区），直接用分桶策略即可。 如果分桶字段存在30%以上的数据倾斜，则禁止使用Hash分桶策略，改为使用Random分桶策略，相关命令为： Create table
编码方案，可基于压缩/编码数据进行查询，在将结果返回给用户之前，才将编码转化为实际数据，这被称为“延迟物化”。 支持一种数据格式应用于多种用例场景：例如交互式OLAP-style查询，顺序访问（big scan），随机访问（narrow scan）。 CarbonData关键技术和优势
examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。 public class FlinkStreamJavaExample
ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。
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ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。
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