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分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序规范，它确定窗口函数将处理输入行的顺序。 窗口框架，指定给定行该功能要处理的行的滑动窗口。如果未指定帧，则默认为“RANGE UNBOUNDED PRECEDING”，与“UNBOUNDEEN
configurations) throws Exception 初始化方法，在UDTF处理输入数据前，调用用户自定义的初始化行为。用户每执行一次UDTF查询，框架就会构造一个新的UDF类实例，该方法在每个UDF类实例被初始化时调用一次。在每一个UDF类实例的生命周期内，该方法只会被调用一次。 是 void
rn contain中，可以在Yarn WebUI查看对应日志。 MRS 3.1.0及之后版本的Flink 1.12.0版本开始默认的日志框架是log4j2，配置的方式跟之前log4j的方式有区别，使用如log4j日志规则不会生效。 处理步骤 Log4j2详细日志规格配置参考开源官方文档：http://logging
集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site
集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site
集群生命周期管理 MRS支持集群的生命周期管理包括创建集群和删除集群。 创建集群：支持用户定制集群的类型、组件范围、各类型的节点数、虚拟机规格、可用区、VPC网络、认证信息，MRS将为用户自动创建一个符合配置的集群，全程无需用户参与；同时支持用户在集群中运行自定义内容；支持快速创
Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素
修改MRS集群节点机架信息 大型集群的所有主机通常分布在多个机架上，不同机架间的主机通过交换机进行数据通信，且同一机架上的不同机器间的网络带宽要远大于不同机架机器间的网络带宽。在这种情况下网络拓扑规划应满足以下要求： 为了提高通信速率，希望不同主机之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。
MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark
提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spark、Tez、Flink、ZooKeeper、Ranger
HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志
port=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会
port=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会
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点。 节点失效 该节点上的所有分配的任务会超时，而Nimbus会将这些Worker重新分配到其他节点。 Storm开源特性 分布式实时计算框架 开源Storm集群中的每台机器上都可以运行多个工作进程，每个工作进程又可创建多个线程，每个线程可以执行多个任务，任务是并发进行数据处理。
Kafka基本原理 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
server交互的内容将不会被缓存。 防止劫持： 适用于MRS 3.x及之后版本。 说明：由于点击劫持（ClickJacking）和框架盗链都利用到框架技术，所以需要采用安全措施。 安全加固：添加“X-Frame-Options”安全头域，给浏览器提供允许一个页面可否在“ifram
0”。实现了安全加固，Flink和web server交互的内容将不会被缓存。 防止劫持： 说明：由于点击劫持（ClickJacking）和框架盗链都利用到框架技术，所以需要采用安全措施。 安全加固：添加“X-Frame-Options”安全头域，给浏览器提供允许一个页面可否在“ifram
伴随索引的数据存储：由于在查询中设置了过滤器，可以显著加快查询性能，减少I/O扫描次数和CPU资源占用。CarbonData索引由多个级别的索引组成，处理框架可以利用这个索引来减少需要安排和处理的任务，也可以通过在任务扫描中以更精细的单元（称为blocklet）进行skip扫描来代替对整个文件的扫描。
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