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CDL数据集成概述 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件，然后推送至Kafka中，最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中，从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要
Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
使用广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
Spark应用开发常用概念 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入
Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
”，显示“Open File or Project”对话框。 在弹出窗口选择文件夹“hive-jdbc-example”，单击“OK”。Windows下要求该文件夹的完整路径不包含空格。 设置IntelliJ IDEA的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File
HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSy
Distribute 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
Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi，请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。 图1 Hudi基本架构 Hudi特性
使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS Hive 应用场景 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）提供企业级大数据集群云服务，里面包含HDFS、Hive、Spark等组件，适用于企业海量数据分析。 其中Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据
MRS多租户简介 多租户概述 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。
General > Existing Projects into Workspace > Next >Browse”。 显示“浏览文件夹”对话框。 选择文件夹“hive-examples”，如图1所示。Windows下要求该文件夹的完整路径不包含空格。 图1 导入样例工程到Eclipse中
集群状态消息通知 特性简介 大数据集群运行过程中经常会进行如下操作： 大数据集群变更，比如扩容、缩容集群。 业务数据量突然变化，集群触发弹性伸缩。 相关业务结束，需要终止大数据集群等。 用户想要及时得知这些操作是否执行成功，以及当集群出现大数据服务不可用，或节点故障时，用户希望不
16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进
Projects into Workspace > Next >Browse”。 显示“浏览文件夹”对话框。 选择样例工程文件夹，单击“Finish”。 设置Eclipse的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在Eclipse的菜单栏中，选择“Window > Preferences”。
来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进
> Next”，在下一个页面单击“Browse”，显示“浏览文件夹”对话框。 选择样例工程文件夹“hdfs-examples”，单击“确定”。 在“Import”窗口单击“Finish”。 设置Eclipse的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在Eclipse的菜单栏中，选择“Window
多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。 因此，MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资
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