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Doris多租户监控告警介绍 Doris多租户基于内核Workload Group资源软限制方案实现，Workload Group只是限制组内任务在单个BE节点上的计算资源和内存资源的使用，所以租户没有整体资源池的概念，而是在执行查询任务时，动态的在各个BE节点上进行资源分配。
配置创建Hive内部表时不能指定Location 操作场景 此功能在MRS 3.x之前版本适用于Hive，Spark。在MRS3.x及后续版本适用于Hive，Spark2x。 开启此功能后，在创建Hive内部表时，不能指定location。即表创建成功之后，表的location路
配置Hive任务的最大map数 操作场景 此功能适用于Hive。 此功能用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive
配置Spark事件队列大小 配置场景 Spark中的UI、EventLog、动态资源调度等功能都是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driv
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因
配置Flink读写Doris数据 Flink Doris Connector支持通过Flink操作（读取、插入、修改、删除）Doris中存储的数据。 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 该章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。
配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 开启Hive目录旧数据自动移除至回收站功能，执行写目录insert overwrite directory "/path1" ...命令成功之后，会将旧数据移除到回收站，并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。 操作步骤
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能，此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例，组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hi
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time
配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 操作场景 Hive开源社区版本创建临时函数需要用户具备ADMIN权限。 MRS Hive提供配置开关，默认为创建临时函数需要ADMIN权限，与开源社区版本保持一致。 用户可修改配置开关，实现创建临时函数不需要ADMIN权限。当该选项
使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性 Oozie任务运行需要依赖Share Lib中的原生Jar包，Share Lib由Oozie内核启动时自动上传到HDFS的“/user/oozie”目录下，当HDFS上的Share Lib损坏、缺失或Jar包冲突可能导致Oozie任务运行失败。
Doris集群高可用方案概述 支持MySQL协议的客户端通过FE与Doris集群建立连接，为了防止单点故障通常需要部署多个FE节点，并在多个FE上部署负载均衡来实现Doris的高可用。 根据不同业务的使用场景，可以选择如下的方式配置Doris高可用功能： 业务侧代码实现 SDK ELB负载均衡
配置Spark作业失败时清理残留文件 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 Spark作业失败时可能出现文件残留的情况，可能会长期积累导致磁盘空间告警，因此需要定时清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServ
FlinkSQL Kafka Connector支持消费drs-json格式数据 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 使用场景 FlinkSQL需要消费Kafka中drs-json格式（一种CDC消息格式）的数据。 使用方法 在创建的Kafka Connector Source流表中，设置
ClickHouse多租户介绍 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 ClickHouse多租户介绍 ClickHouse多租户特性通过“用户 > 租户角色 > 资源profiles管理”的模型，使用户拥有对集群资源的管理能力，目前支持内存和CPU优先级管理。多租户设计模型如下图所示：
场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing GuoYijun CaiXuyu Liyuan FangBo
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
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