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使用CDM服务迁移MRS HDFS数据至OBS 应用场景 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
Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，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、Spa
以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的资源量。如果超过，则将阻止新到达的查询，使其处于排队状态，甚至直接拒绝它。 资源组使用场景 通过资源组可以实现计算实例内的
HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力
HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力
HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
使用distcp命令跨集群复制HDFS数据 操作场景 distcp是一种在集群间或集群内部拷贝大量数据的工具。它利用MapReduce任务实现大量数据的分布式拷贝。 前提条件 已安装Yarn客户端或者包括Yarn的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 各组件业务用户由MRS集群管理
维护实例是承担自动化任务的一种特殊的计算实例，主要负责物化视图的自动刷新、自动创建和自动删除。 一个集群只能有一个计算实例被设置为维护实例，也可以同时承担计算实例的业务。一个租户存在多个计算实例时，仅有一个计算实例用作维护实例。配置已存在计算实例为维护实例时，其状态需为“已停止”。
clickhouse.examples包的“Demo”类的dropTable方法中。 用于删除在创建ClickHouse表中创建的副本表和分布式表。 private void dropTable(String databaseName, String tableName, String
clickhouse.examples包的“Demo”类的dropTable方法中。 用于删除在创建ClickHouse表中创建的副本表和分布式表。 private void dropTable(String databaseName, String tableName, String
容错能力非常适合大批量查询，如果用户在容错集群上同时运行大量短时间小查询，则可能会遇到延迟。因此，建议处理批处理操作时使用专用的容错计算实例，与进行交互式查询的更高查询量的计算实例分开。 配置HetuEngine查询容错执行能力步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight
括专属计算资源+共享存储资源、共享计算资源+专属存储资源、专属计算资源+专属存储资源。 主机安全 MRS支持与公有云安全服务集成，支持漏洞扫描、安全防护、应用防火墙、堡垒机、网页防篡改等。针对操作系统和端口部分，华为云提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 操作系统权限控制 操作系统端口管理
HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Ma
WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“计算实例”，单击待操作实例对应的租户名。 单击“WebUI”列的“LINK”链接，将在新页面展示计算实例任务监控页面信息。首次进入为“CLUSTER OVERVIEW”页面，可查看计算实例任务监控页面信息。 表1 指标含义 指标 指标含义
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
nk、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题： 产品咨询类
目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： 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。
HBase本地二级索引介绍 场景介绍 HBase是基于Key-Value的分布式存储数据库，基于rowkeys对表中的数据按照字典进行排序。如果您根据指定的rowkey查询数据，或者扫描指定rowkey范围内的数据，HBase可以快速查找到需要读取的数据，从而提高效率。在大多数实
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