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CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop
MRS集群磁盘如何分区的？ MRS集群即发即用，不需用户自行规划磁盘分区。集群节点创建成功后，节点的操作系统磁盘分区说明如表1所示。 表1 MRS集群节点OS盘分区说明 分区类型 分区目录 容量 用途 OS分区 / 220GB 操作系统根分区目录和程序存放目录，包括了所有目录（除去下面指定的目录）。
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 C
Name 待连接的数据库名称，名称只能由英文字母、数字、下划线和中划线组成，且必须以英文字母开头。 opengaussdb Schema 待检测数据库的Schema名称。 oprngaussschema Datastore Type 上层源的类型。 MRS 3.2.0版本： opengauss
初始化HDFS 功能简介 在使用HDFS提供的API之前，需要先进行HDFS初始化操作。过程为： 加载HDFS服务配置文件，并进行kerberos安全认证。 认证通过后，实例化Filesystem。 使用HDFS的API。 此处kerberos安全认证需要使用到的keytab文件，请提前准备。
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使用Kafka Eagle对接MRS Kafka 应用场景 Kafka Eagle是一款分布式、高可用的Kafka监控软件，提供丰富的Kafka监控指标，例如：Kafka集群的Broker数、Topic数、Consumer数、Topic LogSize Top10、Topic Capacity
导入并配置Flink SpringBoot样例工程 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 为了运行FusionInsight MRS产品Flink组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。当前支持GaussDB（DWS）样例工程。 该章节以在
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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。
ClickHouse索引设计 一级索引设计 在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升
安装MRS 3.x之前版本Flume客户端 操作场景 使用Flume搜集日志时，需要在日志主机上安装Flume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。
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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