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YARN结构 YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每个节点代理）。ResourceManager还与Application
启动的高优先级Job能够获取运行中的低优先级Job释放的资源；低优先级Job未启动的计算容器被挂起，直到高优先级Job完成并释放资源后，才被继续启动。 该特性使得业务能够更加灵活地控制自己的计算任务，从而达到更佳的集群资源利用率。 容器可重用与任务优先级调度有冲突，若启用容器重用
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。 本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对原始数据进行导入
量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助Cli
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失
设置ZNODE数据 HetuEngine审计日志 作业管理 添加外部数据源 删除外部数据源 修改外部数据源 创建计算实例 启动计算实例 停止计算实例 删除计算实例 查询计算实例 修改计算实例配置 MRS的审计日志保存在数据库中，可通过“审计管理”页面查看及导出审计日志。 组件审计日志的文件
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
配置HetuEngine智能物化视图能力 HetuEngine智能物化视图概述 基于智能物化视图，HetuEngine可以提供智能预计算与缓存加速能力。HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习，基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在
集群内用户密码的过期时间如何查询和修改？ 查询密码有效期 查询组件运行用户（人机用户、机机用户）密码有效期： 以客户端安装用户，登录安装了客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/Bigdata/client”。 cd /opt/Bigdata/client
ALM-12040 系统熵值不足（2.x及以前版本） 告警解释 每天零点系统检查熵值，每次检查都连续检查五次，首先检查是否启用并正确配置了rng-tools工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于500，则上报故障告警。 当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式
的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构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
对象大小（字节） TTimePartitionSlot 4 TSeriesPartitionSlot 8 TConsensusGroupId 4 根据上表计算可得一个ConfigNode，如果创建一个存储组，持续运行10年，大约需要0.68G内存 : 10000(槽位) * 10（年）* 53 (分区)
情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。
情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。
更换CA证书 操作场景 MRS CA证书用于组件客户端与服务端在通信过程中加密数据，实现安全通信。该任务指导集群用户通过FusionInsight Manager完成CA证书替换工作，以确保产品安全使用。适用于以下场景： 首次安装好集群以后，需要更换企业证书。 企业证书有效时间已过期或安全性加强，需要更换为新的证书。
景的开发思路： 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 方案架构 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct
ark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分
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