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FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进
一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖的jar包直接通过华为云开源镜像站下载，其他社区开源jar包可从各Maven公共仓库下载。
建高可用性系统的需求。 图1表示区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域？ 选择区域时，您需要考虑以下几个因素： 地理位置 一般情况下，建议就近选择
r的session数过多，将会导致无法建立新的连接，导致新任务失败，甚至服务异常重启。 可能原因 连接HiveServer的客户端过多。 处理步骤 增加Hive最大连接数配置。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive
状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 status String 参数解释： 标签处理状态。 约束限制： 不涉及 取值范围： processing：操作正在处理中。 succeed：操作成功。 failed：操作失败。 默认取值： 不涉及 default_tags_enable
或者Task节点来完成，不需要修改系统架构，降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据，也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点，通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。 支持扩容的节点类型：Master、Core节点和Task节点。
Spark2x Spark2x jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能互相序列化ID不一样，建议使用集群自带jar包。
本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。 前提条件 已下载并安装Hudi客户端，
opology.debug”和“topology.eventlogger.executors”。 拓扑如何处理数据是拓扑自身行为。样例拓扑随机生成字符并分隔字符串，需要查看处理情况时，请启用采样功能并参见查看Storm拓扑日志。 MRS 3.x及后续版本：执行以下命令，提交拓扑任务。
本地运行Spark程序连接MRS集群的Hive、HDFS 问题 本地运行Spark程序时，如何连接MRS集群的Hive和HDFS？ 回答 为每一个Master节点申请并绑定弹性公网IP。 在本地Windows上配置集群的ip与主机名映射关系。登录集群后台，执行命令cat /etc
sh /opt/knox/bin/restart-knox.sh 等待五分钟，查看是否可以正常访问组件WebUI页面。 是，处理完毕。 否，请联系运维人员进行处理。 父主题： 访问MRS组件Web UI界面常见异常问题
系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 MRS对外提供了基于H
一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖的jar包直接通过华为云开源镜像站下载，其他社区开源jar包可从各Maven公共仓库下载。
如何查看System.out.println打印的调试信息或将调试信息输出至指定文件 问题 Flink业务代码中添加了System.out.println调试信息打印，该如何查看此调试日志？避免与运行日志混在一起打印，如何将业务日志单独输出至指定文件？ 回答 Flink所有的运行
IoTDB JDBC处理数据Java示例程序。 本示例演示了如何使用JDBC接口连接IoTDB，并执行IoTDB SQL语句。 iotdb-examples/iotdb-kafka-example 通过Kafka访问IoTDB数据的示例程序。 本示例演示了如何先将时序数据发送到K
的records量，保证每次的处理时长尽量保持稳定。目的是为了保证poll数据以后的处理时间不要超过session.timeout.ms的时间。 参考信息 poll之后的数据处理效率要高，不要阻塞下一次poll。 poll方法和数据处理建议异步处理。 父主题： 使用Kafka
如何清理由于建表失败残留在ZooKeeper中的table-lock节点下的表名 问题 安全模式下，由于建表失败，在ZooKeeper的table-lock节点（默认路径/hbase/table-lock）下残留有新建的表名，请问该如何清理？ 回答 操作步骤如下： 在安装好客户端
本示例演示了如何先将时序数据发送到Kafka，再使用多线程将数据写入到IoTDB中，相关样例介绍请参见IoTDB Kafka样例程序。 iotdb-examples/iotdb-session-example IoTDB Session处理数据Java示例程序。 本示例演示了如何使用S
存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client
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