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MRS集群Manager简介 Manager概述 MRS为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。开源组件结构复杂，安装、配置、管理过程费时费力，使用Manager将为您提供企业级的集群的统一管理平台。 提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的运行状态。
切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。 客户端切换执行引擎为Tez 安装并登录Hive客户端，具体操作请参考Hive客户端使用实践。
行时长超过Checkpoint超时时长会导致作业失败。 CDC场景下Hudi读写表需要开启Changelog CDC场景下为保障Flink计算的准确，需要在Hudi表中保留+I、+U、-U、-D。所以同一个Hudi表在写入、流读时都需要开启Changelog。 父主题： Flink
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
如果发生此异常，请为租户配置足够的磁盘空间配额。 例如： 需要的磁盘空间配置可以按照如下方法计算： 如果HDFS的副本数为3， HDFS默认的块大小为128MB，则最小需要384MB的磁盘空间用于写表的schema文件到HDFS上。计算公式：no. of block x block_size x replication_factor
感知、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine
当使用Flink的Full outer Join算子实现宽表拼接功能时，由于状态会被多次重复存储导致状态后端压力大，计算性能差。使用MultiJoin算子进行宽表拼接计算性能可以提升1倍。 FlinkSQL支持MultiJoin算子使用限制 MultiJoin算子只支持FULL OUTER
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
切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。 客户端切换执行引擎为Tez 安装并登录Hive客户端，具体操作请参考Hive客户端使用实践。
由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read
由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read
由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions(records
或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括：
或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括：
或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括：
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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。
或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括：
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