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te”的权限导致。 分析原因为当前IAM用户归属在多个用户组内，多个用户组分别赋予了不同的MRS默认策略，由于权限是优先匹配低权限策略，该策略缺少“mrs:cluster:create”权限，导致无法提交创建集群的操作，从而接口返回401错误码。 将该用户从低权限策略对应的用户组移除后，重新购买集群成功。
优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash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
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨
LLUP等预聚合带来的查询优势。适合数据有大量更新的场景。对于聚合查询有较高性能需求的用户，推荐使用写时合并实现。 Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势。适合不要求数据更新的通用查询场景。 查询模式：
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
如果您不想放开VPC对应的全部IPv4网段的规则，请继续参考9~13添加切换前后两个子网对应的IPv4网段地址。若已完成VPC对应IPv4网段的规则添加，则无需执行操作。 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 在“网络信息”区域的“默认生效子网”右侧单击“切换子网”。
查询具有特定列值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase
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pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 图1 Flink架构 在本示例中，使用MRS集群内置的Flink Wor
流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS出现慢DataNode，会影响HDFS的数据读写性能。
限制，最终生效值为两者的乘积。 需要综合考虑核心表业务请求量以及时延要求，核心表时延要求越高/请求越多，建议设置越小的值，通常可设置为：0.5~1.0。 可根据实际业务需求单独或同时开启两种过载控制，RegionServer队列过载控制适用于存在大请求过载的场景，RegionServer
可靠、低成本的数据存储能力。MRS可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于OBS服务Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限
集中出现的不同值的个数。例如“国家”是一个维度，如果有200个不同的值，那么此维度的基数就是200。 根据官方建议和实践经验，在维度基数小于1万的时候，对维度字段做LowCardinality编码，导入性能会有略微下降，查询性能提升明显，数据存储空间下降明显。 在默认的情况下，声
种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。 表的列名以及列族名不能包含特殊字符，可以由字母、数字以及下划线组成。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testCreateTable方法中。
种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。 表的列名以及列族名不能包含特殊字符，可以由字母、数字以及下划线组成。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testCreateTable方法中。
种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。 表的列名以及列族名不能包含特殊字符，可以由字母、数字以及下划线组成。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testCreateTable方法中。
种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。 表的列名以及列族名不能包含特殊字符，可以由字母、数字以及下划线组成。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testCreateTable方法中。
考IoTDB Session程序章节，普通模式集群可参考IoTDB Session程序章节。 根据业务情况推荐优先使用性能高的写入接口 写入接口性能由高到低排序如下： insertTablets（多设备多行同列） > insertTablet（单设备多行同列） > insertRecordsOfOneDevice
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