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据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后，一批写入数据会先落入写入的节点，随后根据分布式表sch
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
MRS支持什么类型的分布式存储？ 问： MRS集群支持什么类型的分布式存储？有哪些版本？ 答： MRS集群内使用主流的大数据Hadoop，目前支持Hadoop 3.x版本，并且随集群演进更新版本。 同时MRS也支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
ed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。 CPU架构为鲲鹏计算的ClickHouse集群表引擎不支持使用HDFS和Kafka。 查
MRS可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于OBS服务Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但
/user/mapred/hadoop-mapreduce-xxx.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？ 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。 在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程
e、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算，Presto交互式查询，Tez有向无环图的分布式计算框等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。 HBase集群：HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳
高吞吐 同时为发布和订阅提供高吞吐量。 持久化 将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication的方式防止数据丢失。 分布式 分布式系统，易于向外扩展。每个集群支持部署多个Producer、Broker和Consumer，从
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
base_name和table_name为写入的分布式表的库名和表名， select name,type from system.columns where database='database_name' and table='table_name' 对比6和7的查询结果是否一致，
ALM-45435 ClickHouse表元数据不一致 告警解释 检测到分布式表本身，或分布式表对应的本地表的元数据不一致持续180min后，系统产生此告警。 当分布式表本身，或分布式表对应的本地表的元数据一致时，告警自动清除。 元数据一致包括： 表中各列的数量、名称、顺序、类型一致
选项通常会和-update配合使用，表示将源位置和目标位置的文件同步，删除掉目标位置多余的文件。 -diff <oldSnapshot> <newSnapshot> 将新旧版本之间的差异内容，拷贝到目标位置的旧版本文件中。 -skipcrccheck 是否跳过源文件和目标文件之间的CRC校验。
ALM-45429 ClickHouse扩容节点上同步表元数据失败 本章节仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 告警解释 ClickHouse扩容时创建分布式表对应的本地表失败时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 45429 重要 否 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。 table_name：数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key：分片键（可选参数），分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。
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