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产生告警的角色名称 主机名 产生告警的主机名 对系统的影响 ClickHouse读写数据异常，本地表的INSERT、SELECT和CREATE操作概率异常，分布式表基本不受影响。 影响业务，会导致IO失败。 可能原因 磁盘老化或者磁盘坏道。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维
统计海量文本的单词数量。 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及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS
Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。 图1 Presto架构 Presto分布式地运行在一个集群中，包含一个Coordinator和多个Work
MRS管理控制台和集群Manager页面功能区别有哪些？ 问： MRS管理控制台和集群Manager页面有什么区别与联系？ 答： 用户可以通过MRS管理控制台页面登录到MRS的Manager页面。 Manager分为MRS Manager和FusionInsight Manager，其中：
Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
统计海量文本的单词数量。 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及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS
Kafka样例程序开发思路 场景说明 Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上用户可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路
产品咨询类 MRS可以做什么？ 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？
性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是一个RDD）和Action（返回值不是一个RDD）两种。RDD的操作流程如图2所示。其中Transfo
ClickHouse容量规划设计 为了能够更好的发挥ClickHouse分布式查询能力，在集群规划阶段需要合理设计集群数据分布存储。 当前ClickHouse能力为单机磁盘容量达到80%后会上报告警信息，磁盘容量达90%后集群会处于只读状态。 出现磁盘告警信息后需要考虑是否是容量
Kafka样例程序开发思路 场景说明 Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上用户可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路
关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。
Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系 Storm和Streaming都使用的开源Apache
ANALYZE [VERBOSE] statement 描述 执行一条SQL语句，并显示分布式执行计划，以及过程中每个操作的代价。 VERBOSE可选参数，带上这个参数意味着会显示更多详细信息和底层统计数据。这个统计信息不能保证完全正确，特别是对于一些快速执行完成的语句。 限制 Explain
Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度抽象算子，可以很方便构建分布式的数据处理应用。 结合SQL、S
告警解释 ClickHouse依赖ZooKeeper，zxid（ZooKeeper Transaction ID）是ZooKeeper为了实现分布式一致性而引入的一种事务编号，是一个长64位的数字。高32位用来表示当前Leader的周期，低32位用来表示当前请求产生的事务在当前Lead
MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并
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
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，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
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