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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。
使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
0 100000 否 distributed_product_mode 默认SQL中的子查询不允许使用分布式表，修改为local表示将子查询中对分布式表的查询转换为对应的本地表。
然而，在分布式模式下，执行程序的jar包会被发送到每个Executor上执行。而该变量只在main函数的节点改变了，并未传给执行任务的函数中，因此Executor将会报空指针异常。
ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse应用开发规范
Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。
Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions
Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用
Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions
【场景说明】 查询的集群有N个分片（shard） A_all是分布式表，对应的本地表是A_local B_all是分布式表，对应的本地表是B_local 【分布式表直接join示例】 SELECT * FROM A_all AS t1 JOIN B_all AS t2 ON t1.
同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询，使用很方便。ClickHouse有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。
Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN Client。 YARN Cluster模式 运行框架如图 Spark on yarn-cluster运行框架所示。
分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
MRS支持什么类型的分布式存储？ 什么是区域和可用区？ MRS是否支持更换网段？ MRS集群内节点是否支持降配操作？ 不同版本的Hive之间是否可以兼容？ 数据存储在OBS和HDFS有什么区别？ 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ zstd压缩算法有什么优势？
Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。
Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用
ALM-12040 系统熵值不足（2.x及以前版本） 告警解释 每天零点系统检查熵值，每次检查都连续检查五次，首先检查是否启用并正确配置了rng-tools工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于500，则上报故障告警。 当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式中配置了随机数参数或者没有配置但是五次检查中
HBase基本原理 从零开始使用HBase HDFS组件 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。
数据库设计 Database设计、宽表设计、分布式表设计、本地表设计、分区设计、索引设计、物化视图设计。 数据库开发 简单查询、聚合查询、join查询、数据增/删/改等SQL开发。 数据库调优 调优思路、参数调优、系统调优、SQL改写调优。
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