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IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，或者使用SessionPool进行复用连接。
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance，简称ELB）访问ClickHouse，来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。 Leader Leader为Follower组中选举出来的一种角色。 Follower 一条元数据日志需要在多数Follower节点写入成功，才算成功。
MRS集群上层应用开发是否支持Python？ 问： MRS集群上层应用开发是否支持Python语言进行开发？ 答： MRS服务中提供的样例工程和直接进行应用开发没有区别，两者都可以选择。 MRS服务支持Python代码，部分提供了Python样例代码的组件样例工程可参考开发指南文档相关章节。 父主题： 应用开发类
shuffle(); Rebalancing (Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负载均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的
各个角色对应的权限如下： 集群运维管理员：拥有在YARN集群上执行管理操作（如访问ResourceManager WebUI、刷新队列、设置NodeLabel、主备倒换等）的权限。 队列管理员：拥有在YARN集群上所管理队列的修改和查看权限。 普通用户：拥有在YARN集群上对自己提交应用的修改和查看权限。
Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络，所以在Flink应用执行过程中，netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。
Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络，所以在Flink应用执行过程中，netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。
包年/包月：根据集群购买时长，一次性支付集群费用。最短时长为1个月，最长时长为1年。 按需计费：节点按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 相关文档 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照MRS集群实际使用时长计费。
user()”来进行过滤，这样被授权的用户，在访问视图时，即可被限定访问对应的数据。 在普通模式下“current_user()”函数无法区别客户端提交任务的用户，因此，当前访问控制仅对安全模式下的Hive有效。 如果已经在实际业务逻辑中使用了“current_user()”函数
user()”来进行过滤，这样被授权的用户，在访问视图时，即可被限定访问对应的数据。 在普通模式下“current_user()”函数无法区别客户端提交任务的用户，因此，当前访问控制仅对安全模式下的Hive有效。 如果已经在实际业务逻辑中使用了“current_user()”函数
group)有多个consumer先后启动，就是一个消费者组内有多个consumer同时消费多个partition数据，consumer端也会有负载均衡（consumer个数小于partitions数量时）。 consumer实际上是靠存储在zk中的临时节点来表明针对哪个topic的哪个
元数据仓库，存储和管理Loader的连接器、转换步骤、作业等数据。 HA Manager 管理Loader Server进程的主备状态，Loader Server包含2个节点，以主备方式部署。 Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含
“数据导入”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Loader是实现MRS与外部数据源如关系型数据库、SFTP服务器、FTP服务器之间交换数据和文件的ETL工具，支持将数据或文件从关系型数据库或文件系统导入到MRS服务中。 Loader支持如下数据导入方式： 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。
概述 “数据导出”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Loader是实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的ETL工具，支持将数据或者文件从MRS系统中导出到关系型数据库或文件系统中。 Loader支持如下数据导出方式： 从HDFS/OBS中导出数据到SFTP服务器
sk大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。 缓冲区超时设置 由于task在执行过程中存在数据通过网络进行交换，数据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。 当设置“setBufferTimeout(-
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
色同名，因此将DataNode更名为IoTDBServer，如图2所示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理
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