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HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下：
对于minor压缩，在阶段1中要合并的segment数量和在阶段2中要合并的已压缩的segment数量。 如何调优 每次CarbonData加载创建一个segment，如果每次加载的数据量较小，将在一段时间内生成许多小文件，影响查询性能。配置该参数将小的segment合并为一个大的segment，然后对数据进行排序，可提高查询性能。
未开启Kerberos认证的Kafka集群端口默认为9092，开启Kerberos认证的Kafka集群端口默认为21007。 登录MRS Manager，选择“服务管理 > ZooKeeper > 实例”，获取ZooKeeper的quorumpeer实例的“管理IP”地址。 登录MRS Manager，选择“服务管理
显示Tomcat应用名 -h,--host 显示服务的IP地址 option -name 显示指定名称的属性 connector -a,--all 显示所有连接类型信息 -c,--cid 显示指定ID的连接类型信息 framework 无 显示框架的元数据信息 connection -a,--all
IoTDB > 实例”，单击1获取到的IP地址对应的ConfigNode，在“概览”页面查看图表“ConfigNode直接内存使用率”是否已达到ConfigNode设定的阈值（默认值为最大直接内存的90%）。 若未显示该图表，需单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 内存 >
Spark2x导出带有相同字段名的表，结果导出失败 问题 在Spark2x的spark-shell上执行如下语句失败： val acctId = List(("49562", "Amal", "Derry"), ("00000", "Fred", "Xanadu")) val rddLeft
定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储
该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置HBase文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行hbase-example中的样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的组合（注意如果主机名中出现大写字母要改成小写）。
实例”，查看并获取“ResourceManager(主)”实例的业务IP地址。 以root用户登录ResourceManager主节点。 进入“/var/log/Bigdata/yarn/rm”路径查看ResourceManager的日志。 cd /var/log/Bigdata/yarn/rm
配置参数 说明 示例 server.url Loader服务的浮动IP地址和端口（21351）。 为了兼容性，此处支持配置多个IP地址和端口，并以“,”进行分隔。其中第一个必须是Loader服务的浮动IP地址和端口（21351），其余的可根据业务需求配置。 10.0.0.1:21351,10
> ZooKeeper > 实例”。 查看ZooKeeper角色实例的IP地址。 记录ZooKeeper角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况，准备好客户端，参考使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/client/Kafka/kafka/bin”。
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下：
aderServer所在的主机。 执行ping命令，查看主LoaderServer所在主机和依赖组件所在主机的网络连接是否正常。（依赖组件包括ZooKeeper、DBService、HDFS、Mapreduce和Yarn等，获取依赖组件所在主机的IP地址的方式和获取主LoaderServer
量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。客户端应用请求集群时，使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 父主题： 准备ClickHouse应用开发环境
量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。客户端应用请求集群时，使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 父主题： 准备ClickHouse应用开发环境
IDEA客户端机器时间，和Storm集群时间差不超过5分钟。 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 操作步骤 修改WordCountTopology.java类，使用remoteSubmit方式提交应用程序。并替换Jar文件地址。 使用remoteSubmit方式提交应用程序
a角色实例的IP地址。 kafka_topic_list 消费Kafka的Topic。 kafka_group_name Kafka消费组。 kafka_format 消费数据的格式化类型，JSONEachRow表示每行一条数据的json格式，CSV格式表示逗号分隔的一行数据。更
参数名称 参数含义 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。 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 ConfigNode进程的垃圾回收（GC）时间过长，可能
作业状态编码。 约束限制： 不涉及 取值范围： -1：Terminated表示已终止的作业状态。 2：Running表示运行中的作业状态。 3：Completed表示已完成的作业状态。 4：Abnormal表示异常的作业状态。 默认取值： 不涉及 job_final_status Integer
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