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Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性能低；另一方面，数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，
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
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
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
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
现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算用户的消费金额信息：即用户总消费金额=用户的消费金额(kafka数据) + 用户历史消费金额(table1表的值)，更新到table1表。
SQL执行成功率低于阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测执行的HQL成功百分比，HQL成功百分比由一个周期内Hive执行成功的HQL数/Hive执行HQL总数计算得到。该指标可通过“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Hive > 实例 > 具体的HiveServer实例”查看。执行的HQL成
分桶后，部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重，运行很慢；其他Task过轻，运行很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性能低；另一方面，数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，
on，但是，在Master侧，还以为该Region是在该RegionServer上面打开的。假如，在执行Balance的时候，Master计算出恰好要转移这个Region，那么，这个Region将无法被关闭，本次转移操作将无法完成（关于这个问题，在当前的HBase版本中的处理的确还欠缺妥当）。
在集群外节点安装客户端前提条件 已准备一个Linux弹性云服务器，主机操作系统及版本建议参见表1。 表1 参考列表 CPU架构 操作系统 支持的版本号 x86计算 Euler EulerOS 2.5 SUSE SUSE Linux Enterprise Server 12 SP4（SUSE 12.4）
10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。 添加GAUSSDB数据源步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务
每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。
在“现有集群”列表中，单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”，以及Master节点的“默认安全组”。 在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。
历史数据默认保存30天超期后未清理的问题。 解决调整时区为UTC后Manager页面实时监控数据为空的问题。 解决Manager页面租户资源下的全局用户策略内容不分页的问题。 Manager页面新增显示yarn on cce按钮。 解决新建集群通过专线访问Manager页面，需要手动修改Tomcat配置的问题。
例如磁盘标注容量为1.2 TB，实际容量为1200 * 0.9 = 1080 GB。 计算公式 假设历史数据量为H，每日增量为A，单节点磁盘容量为C，数据保留M天，集群副本数为R，则ClickHouseServer物理节点数计算公式如下： ClickHouseServer物理节点数N = [R *
批系统，与上游的切片数相同（例如HDFS的block数量）。 Flink作业中有Source、Sink、中间计算算子的并行度可以调整。通过分析作业流图，如果发现是中间计算Busy就需要通过调整整个作业并行度来调整这类算子的并行度，常见的如join算子。 父主题： Flink性能调优开发规范
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
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