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员需要更新客户端配置文件的场景。 完整客户端 选择平台类型 客户端类型必须与待安装客户端的节点架构匹配，否则客户端会安装失败。LTS版本集群仅支持下载与Manager平台类型一致的客户端软件包。 x86_64：可以部署在X86平台的客户端软件包。 aarch64：可以部署在TaiShan服务器的客户端软件包。
通常情况下，作业之间可以通过Kafka实现数据传输，如作业A可以将数据发送到Kafka的Topic A下，然后作业B和作业C可以从Topic A下读取数据。该方案简单易行，但是延迟一般大于100ms。 采用TCP直接相连的方式，算子在分布式环境下，可能会调度到任意节点，上下游之间无法感知其存在。 Job
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
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
产生告警的主机名 对系统的影响 单个CCWorker进程的内存使用超过最大限制内存后可能会出现进程重启，短暂影响缓存命中率。 可能原因 上层计算服务（Spark/Hive/HetuEngine等）对MemArtsCC组件的并发请求数激增，或者新增了CCWorker的可用磁盘空间，或者业务数据量突增。
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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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。 单击“计算实例”，查看待操作的租户的实例状态，当绿色图标和蓝色图标数量均为“0”时，可执行5配置开启物化视图改写能力。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签，添加如下自定义参数。
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。
kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的包。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
数据迁移 数据迁移方案介绍 数据迁移到MRS前信息收集 数据迁移到MRS前网络准备 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS
会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。 图2 RDD操作示例 RDD看起来与Scala集合类型没有太大差别，但数据和运行模型大相迥异。
percentage参数：每个磁盘的保留空间所占磁盘百分比。DataNode会保留这么多可用空间，以备其他组件如Yarn的NodeManager运行计算时，或者预留升级时使用。 因为预留了10%的磁盘，当磁盘使用率达到90%的时候，HDFS的DataNode即会认为没有可用磁盘空间。 解决办法
k Load来完成海量历史数据迁移，对Doris的集群资源占用比较大。Broker Load方式是在用户没有Spark计算资源的情况下使用，如果有Spark计算资源建议使用Spark Load。 用户需要通过MySQL协议创建Broker Load 导入，并通过查看导入命令检查导入结果。适用以下场景：
lume、HBase、HDFS、IoTDB、Kafka（Kafka组件仅MRS 3.2.0及之后版本支持静态服务池）和Yarn。每个服务的计算资源总量固定，不与其他服务共享，是静态的。租户通过独占或共享一个服务来获取这个服务运行时需要的资源。 静态服务池简介 静态服务池用来指定服务资源的配置。
hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用MRS集群内的ZooKeeper包“zookeeper*.jar”。 使用exclusions排除掉hbase-client里面的zookeeper。
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
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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