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分析Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。
MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 CDM支持文件到文件类数据的迁移，本章节以MRS HDFS至OBS为例，介绍如何通过CDM将文件类数据迁移到OBS文件系统中。 使用CDM服务迁移MRS
Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。
配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。
使用Doris Doris数据模型概述 Doris用户权限管理 使用MySQL客户端连接Doris 快速使用Doris Doris数据导入 Doris数据分析 Doris企业级能力增强 Doris运维管理 Doris常见SQL语法说明 Doris常见问题 Doirs故障排除
Python3访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured
ClickHouse多租户介绍 ClickHouse多租户特性通过“用户 > 租户角色 > 资源profiles管理”的模型，使用户拥有对集群资源的管理能力，目前支持内存和CPU优先级管理。多租户设计模型如下图所示： 通过FusionInsight Manager服务配置和租户管理页面的操作，用户可以
xxxx@xx.org 6 189 XXXX XXXX xxxx@xxx.cn 8 134 XXXX XXXX xxxx@xxxx.cn 数据分析。 数据分析代码实现，请见查询Hive数据。 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询
Group资源软限制的方案实现的，通过“用户 > 租户角色 > Workload Group”模型对Workload进行分组管理，以保证内存和CPU资源的灵活调配和管控。目前支持CPU、内存、并发数和等待队列管理，模型设计如图1所示。 该特性仅MRS 3.3.1及之后版本支持。 仅集群已启用Ke
Doris冷热分离介绍 在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。
ClickHouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列其他引擎，根据业务场景选择合适的引擎。 表引擎选择建议 自助报表分析、行为数据分析，在不涉及重复数据聚合的情况下，建议使用ReplicatedMergeTree表引擎。 涉及到物化视图等聚合函数的场景，建议使用Repl
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 安全模式连接Hive前需要使用集群客户端进行认证，使用kinit命令认证相应权限的Kerberos用户，认证后执行分析任务示例在“hive-examples/
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