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Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
简化跨源分析操作。 图1 HetuEngine跨源功能示意 跨源关键技术和优势 计算下推：在通过HetuEngine进行跨源协同分析时，为了提升访问效率，HetuEngine从如下所示维度增强了计算下推的能力。 Basic Pushed Down类型：Predicate、Proj
Coordinator HetuEngine计算实例的管理节点，提供SQL接收、SQL解析、生成执行计划、执行计划优化、分派任务和资源调度等能力。 Worker HetuEngine计算实例的工作节点，提供数据源数据并行拉取，分布式SQL计算等能力。 HetuEngine应用场景 H
Hudi 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。
添加子租户。当选中“非叶子租户”时表示当前租户可以再添加子租户。 计算资源 选择“Yarn”，系统将自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。计算资源不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源选择“Yarn”时，“配置模式”可选“基础”或“高级”。 基础：需配置“默认资源池容量
创建Loader角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在FusionInsight Manager创建并设置Loader的角色。Loader角色可设置Loader管理员权限、作业连接、作业分组以及Loader作业的操作和调度权限。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求。 已登录FusionInsight
ALM-12028 主机D状态和Z状态进程数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测主机中omm用户D状态和Z状态进程数，并把实际进程数和阈值相比较。主机D状态和Z状态进程数默认提供一个阈值范围。当检测到进程数超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，主机中omm用户D状态和Z
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
退订MRS包周期集群指定节点 用户可以根据业务需求量，通过指定节点对集群进行缩容，以使MRS拥有更优的存储、计算能力，降低运维成本。 目前一次操作最多可以退订20个Core节点，退订后的Core节点数不能小于2。 退订节点时，须等待隔离/退服成功后，才能进行退订操作，否则会造成数据丢失等风险。
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 FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算，同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系
准备一个应用程序运行测试的Linux环境。 准备运行调测环境 在弹性云服务器管理控制台，申请一个新的弹性云服务器，用于用户应用程序开发、运行、调测。 弹性云服务器的主机操作系统选择“EulerOS”，版本请根据需要选择。 弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。 弹性云服务器的VPC需要与MRS集群在同一个VPC中。
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
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。针对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache H
ALM-14038 Router堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS Router堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小，计算堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小的比值得到堆内存使用率，并把实际的HDFS Router堆内存使用率和阈值相比较。HDFS Rou
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。
Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。Spark支持提交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。SparkSQL
HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。 HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal) AS bigint)
联系MRS集群管理员，增大系统文件句柄数。 执行cat /proc/sys/fs/file-nr查看已使用句柄数和最大句柄数。第一个值为已使用句柄数，第三个值为最大句柄数，计算使用率是否超过设定阈值。 # cat /proc/sys/fs/file-nr 12704 0 640000 是，执行9。 否，执行11。
MRS集群的节点如何安装主机安全服务？ 操作场景 MRS集群中的节点可以使用主机安全服务（Host Security Service，HSS）提供的主机管理、风险预防、入侵检测等功能，识别并管理主机中的信息资产，实时监测主机中的风险并阻止非法入侵行为，帮助企业构建服务器安全体系，降低当前服务器面临的主要安全风险。
Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 Spa
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