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面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
Kafka应用开发建议 同一个组的消费者的数量建议与待消费的Topic下的Partition数保持一致 若同一个组的消费者数量多于Topic的Partition数时，会有多余的消费者一直无法消费该Topic的消息，若消费者数量少于Topic的Partition数时，并发消费得不到完全体现，因此建议两者相等。
配置HBase应用输出运行日志 功能介绍 将hbase client的日志单独输出到指定日志文件，与业务日志分开，方便分析定位hbase的问题。 如果进程中已经有log4j的配置，需要将hbase-example\src\main\resources\log4j.properti
配置HBase应用输出运行日志 功能介绍 将HBase客户端的日志单独输出到指定日志文件，与业务日志分开，方便分析定位HBase的问题。 如果进程中已经有log4j的配置，需要将“hbase-example\src\main\resources\log4j.properties”
Server页面加载Task个数较多的Spark应用时，由于无法把全部的数据放入内存中，导致数据溢出到磁盘时，会产生前缀为“temp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApplications”
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现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，不接受将自己的数据与其他用户放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战：
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HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
通过repl load导入数据库，指定数据库名称时需要注意以下情况： 指定的数据库不存在，在导入的过程中会创建对应的数据库； 指定的数据库已存在，且该数据库的“hive.repl.ckpt.key”属性值与导入的路径一致，则跳过导入操作。 指定的数据库已存在，但是该数据库下不存在任何表和
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
IoTDB应用开发规则 设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据规模和
基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValu
基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValu
/user/hbase/output_t1 t1 以上为迁移用户数据的过程，旧集群的索引数据迁移只需按照前三步操作，并更改相应表名为索引表名（如，t1_idx）。 迁移索引数据时无需执行4。 向新集群表中导入索引数据。 在新集群的用户表中添加与之前版本用户表相同的索引（名称为'd'的列族不应该已经存在于用户表中）。
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。 2017-05-09
容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications
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