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群管理。 通过KafkaManager可以： 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态（主题，消费者，偏移量，分区，副本，节点） 支持界面执行副本的leader选举 使用选择生成分区分配以选择要使用的分区方案 支持界面执行分区重新分配（基于生成的分区方案） 支持界面选择配
Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 存储在HBase中的表的典型特征： 大表（BigTable）：一个表可以有上亿行，上百万列 面向列：面向列（族）的存储、检索与权限控制 稀疏：表中为空（null）的列不占用存储空间
ALM-45436 ClickHouse表数据倾斜 告警解释 ClickHouse各节点之间，分布式表对应的本地表中，若存在数据倾斜，系统产生此告警。当检测到数据均衡时，告警自动清除。 数据倾斜检测方法： 当参数“min_table_check_data_bytes”值为“0”时，不启用数据倾斜检查。
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
objects”规定当前系统可生成的文件对象数，默认值为“0”表示不限制。 DataNode容量规格 在HDFS中，Block以副本的形式存储在DataNode中，默认副本数为“3”，对应参数为“dfs.replication”。 集群中所有DataNode角色实例保存的Block总数为：HDFS
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
tate Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。 精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
HetuEngine CLI/JDBC 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
复。 支持HDFS单副本检测能力。 MRS 3.1.5.0.1及之后的补丁中，会增加HDFS单副本检测和告警能力，新增是否允许写入单副本数据配置项dfs.single.replication.enable，对于新建集群该值配置为false，因为HDFS单副本并不属于MRS服务SLA保障范围；
似。Mover能够基于设置的数据存储策略，将集群中的数据重新分布。 通过运行Mover，周期性地检测HDFS文件系统中用户指定的HDFS文件或目录，判断该文件或目录是否满足设置的存储策略，如果不满足，则进行数据迁移，使目标目录或文件满足设定的存储策略。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
似。Mover能够基于设置的数据存储策略，将集群中的数据重新分布。 通过运行Mover，周期性地检测HDFS文件系统中用户指定的HDFS文件或目录，判断该文件或目录是否满足设置的存储策略，如果不满足，则进行数据迁移，使目标目录或文件满足设定的存储策略。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
是，执行8。 否，执行9。 执行命令来重新配置目录的文件副本数（文件副本数选择DataNode节点数或者默认文件副本数）： hdfs dfs -setrep -w 文件副本数 /tmp/hadoop-yarn/staging/ 默认文件副本数通过如下方式获取： 登录Manager页面，选择“集群
ClickHouse提供了本地表 （Local Table）与分布式表 （Distributed Table）的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。而分布式表本身不存储任何数据，它是本地表的访问代理，其作用类似分库中间件。借助分布式表，能够代理访问多个数据分片，从而实现分布式查询。 ClickHouse应用场景
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
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker
Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop
Storm与其他组件的关系 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
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