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WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“计算实例”，选择对应租户名下待操作的计算实例。单击“LogUI”列的“Coordinator”或“Worker”，将在Yarn WebUI展示Coordinator和Worker日志。 父主题： 管理HetuEngine计算实例
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
重启HetuEngine计算实例。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 停止正在运行的计算实例，然后单击待操作实例所在行的“操作”列的“启动”，启动HetuEngine计算实例。 查看Coordinator运行的节点范围。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
高，以支持更大集群的管理。 Core节点：支持存储和计算两种目标的节点，可扩容、缩容。因承载数据存储功能，因此在缩容时，为保证数据不丢失，有较多限制，无法进行弹性伸缩。 Task节点：仅用于计算的节点，可扩容、缩容。因只承载计算任务，因此可以进行弹性伸缩。 MRS购买集群方式支持自定义购买集群和快速购买集群两种。
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 Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上的计算任务经常需要等待数据而拖慢
Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。 图1 Manager逻辑架构 Manager由OMS和OMA组成： OMS：操作维护系统的管理节点，OMS一般有两个，互为主备。 OMA：操作维护系统中的被管理节点，一般有多个。
MemArtsCCInputStream，该InputStream从部署在计算侧上的MemArts集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标。 MemArtsCC会将数据持久化存储到计算侧的存储中（SSD），Hadoop-OBS对接MemArtsCC有如下使用场景：
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集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提
使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive
简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数
8xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 128 c7.16xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 256 c7.32xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 16 64 c7.4xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型
系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特
扩容MRS集群 MRS的扩容不论在存储还是计算能力上，都可以简单地通过增加Core节点或者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。
据查询能力。 多源数据目录功能在原有的元数据层级上，新增一层Catalog，构成Catalog -> Database -> Table的三层元数据层级。其中，Catalog可以直接对应到外部数据目录。 基础概念 Internal Catalog Doris原有的Database和Table都将归属于Internal
8xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 128 c7.16xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 256 c7.32xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 16 64 c7.4xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型
当您为IES购买MRS时，请选择可用区为“边缘可用区”。 可用区1 虚拟私有云 MRS集群节点所归属的虚拟私有云网络，如果没有可用的虚拟私有云，请单击“查看虚拟私有云”进入网络控制台，创建一个新的虚拟私有云。 - 子网 虚拟私有云网络内的子网信息，如果没有可用的子网，请单击“查看子网”进入网络控制台，创建一个新的子网。
性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。
性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。
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