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败后，支持回滚到事务执行之前的状态。 本章节主要介绍如何开启ClickHouse事务。 使用本地表场景进行数据写入性能更优，故推荐本地表的数据增、删、改、查场景的多副本分布式事务支持。 对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务，需要结合分布式表事务insert_distrib
使用GLOBAL JOIN/IN替换普通的JOIN。 ClickHouse基于分布式表的查询会转换成所有分片的本地表的操作，再汇总结果。实际使用中，join和global join的执行逻辑差别很大，建议使用global join做分布式表查询。 【场景说明】 查询的集群有N个分片（shard）
性能。被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 ClickHouse、ZooKeeper 实时分析集群 实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。 Hado
SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 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。
Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空
建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer 密钥的管理中心，负责票据的分发。
on?query_string”格式的lvy URL，将一个或多个文件、JAR文件或ARCHIVE文件添加至分布式缓存的资源列表中。 list FILE[S] list JAR[S] list ARCHIVE[S] 列出已添加至分布式缓存中的资源。 list FILE[S] <filepath>*
执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。 Hive与DBService的关系 Hive的MetaStore（元数据
发的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
Driver创建要写入文件的目录。 根据RDD分区分块情况，计算出写数据的Task数，并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spa
S集群具备更高的安全性能和容灾能力，您可以选择购买LTS版集群。 LTS版集群支持HetuEngine、IoTDB等组件，如果您需要使用相关组件，您可以选择购买LTS版集群。 由于已购买的LTS版集群无法切换为普通版，请根据需要选择购买。 不同版本计费差异 普通版和LTS版由于功
on?query_string”格式的lvy URL，将一个或多个文件、JAR文件或ARCHIVE文件添加至分布式缓存的资源列表中。 list FILE[S] list JAR[S] list ARCHIVE[S] 列出已添加至分布式缓存中的资源。 list FILE[S] <filepath>*
HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服务端提交查询请求，然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine的服务管理，用作计算实例的资源管理校验，健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理，计算实例管理，自动化任务的查看等功能的可视化操作界面和RESTful接口。
通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行程序，通常是对一个大数据集应用相同的计算过程，因此之前提到的粗粒度的更新限制并没有想象中的大。事实上，Spark论文中阐述了RD
每个消息体（记录）之间的分隔符。 kafka_schema 否 如果解析格式需要一个schema时，此参数必填。 kafka_num_consumers 否 单个表的消费者数量。默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过topic中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。
择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。 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。
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
如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息？ 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。
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
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接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
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