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HDFS文件系统目录简介 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。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种
HDFS文件系统目录简介 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。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
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。
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。
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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。
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，从而形成分布式的集群，无需停机即可扩展系统。 Kafka UI Kafka UI提供Kafka Web服务，通
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
ClickHouse系统调优 通过FusionInsight Manager查看主机上的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，分以下几种情况： 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀，说明系统资源使用比较正常，可以先不关注
ClickHouse写入分布式表时发送数据文件到远端分片失败 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警解释 ClickHouse实例分布式表检查模块300秒检查一次，如果连续失败的次数超过配置的阈值，则触发上报告警，此时ClickHouse写入分布式表的节点无法正常发送数据文件到远端分片节点。
通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 应用场景 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简
配置底层存储系统 用户想要通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离时，可以在MRS Manager页面中配置Alluxio的底层存储系统来实现。集群创建后，默认的底层存储地址是hdfs://hacluster/
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。 CPU架构为鲲鹏计算的Clic
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
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
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