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DataNode数据均衡 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，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
Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4
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ClickHouse不支持数据写入的事务保证。通过外部导入数据模块控制数据的幂等性，比如某个批次的数据导入异常，则drop对应的分区数据或清理掉导入的数据后，重新导入该分区或批次数据。 大批量少频次的写入。 ClickHouse的每次数据插入，都会生成一到多个part文件，如果data
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table
写Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newSession()方法生成一个KuduSession对象，然后再把插入记录动作执行到Kudu表里。 代码样例 如下是写数据的代码片段： // Create a KuduSession. KuduSession session
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通过选择集群所建的区域及使用的云资源规格，一键式购买适合企业业务的MRS集群。MRS服务会根据用户选择的集群类型、版本和节点规格，帮助客户自动完成华为云企业级大数据平台的安装部署和参数调优。 MRS服务为客户提供完全可控的大数据集群，客户在创建时可设置虚拟机的登录方式（密码或者
column_mapping String 否 所有的列在同一个Family列族下 指定映射表中列与HBase数据源表中列族的映射关系。如果需要关联一张HBase数据源中的表，那么column_mapping必须与HBase数据源中的一致；如果创建一张HBase数据源中不存在的新表，column_mapping
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快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
pReduce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 MapReduce是
in时候，需要在前面添加Global关键字，避免查询放大问题。 数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能，实际经验：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他699个分区中无数据，虽然只有一个分区有数据，其他分区无数据，但是查询指定分区为百毫秒
CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作
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快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 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
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