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Flink性能调优建议 Hudi MOR流表开启log Index特性提升Flink流读Mor表性能 Hudi的Mor表可以通过log index提升读写性能，在Sink和Source表添加属性 'hoodie.log.index.enabled'='true'。 通过调整对应算子并行度提升性能
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）
访问Spark Web UI界面 Spark Web UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、S
升级MRS集群Master节点规格 随着用户业务的增长，Core节点的扩容，CPU使用率变高，而Master节点规格已经不满足用户需求时，则需要升级Master节点规格。本章节介绍Master节点规格升级的操作流程。 升级MRS集群Master节点规格前提条件 确认是否开启了主机安全服务（Host
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
配置HBase主备集群容灾 操作场景 HBase集群容灾作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，为HBase提供了实时的异地数据容灾功能。对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护、重建、数据校验、查看数据同步进展等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群中
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
配置ClickHouse冷热分离 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 ClickHouse基于开源ClickHouse的multi-volume storage特性，允许将ClickHouse表存储在包含多个设备的卷当中。通过在volume中定义不同类型的磁盘
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）
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HDFS on Hue Hue提供了文件浏览器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用HDFS。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，例如使用HDF
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
查看HetuEngine实例监控页面 在HetuEngine的WebUI界面，可以查看指定业务的详细信息，包括每个SQL的执行情况。 查看HetuEngine实例监控步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的管理员用户登录FusionInsight Manager，选择“集群
准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用Java（JDBC和HCatalog）、Python、Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC/Hcatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。
`address` VARCHAR(500) COMMENT "用户地址", `register_time` DATETIME COMMENT "用户注册时间" ) UNIQUE KEY(`user_id`, `username`) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`)
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
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