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D Rows Task读取的总数据条数，单位为千（k）、百万（M），通过分析相同Stage阶段不同Task读取的条数可以快速判断当前任务是否存在数据倾斜 Rows/s Task每秒钟读取的数据条数，通过分析相同Stage阶段不同Task每秒钟读取数据条数可以快速判断节点是否存在网络带宽差异，定位是否节点网卡存在问题
列数，全部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 HBase输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置HBase表名错误，全部数据成为脏数据。 “主键”没有配置主键列，全部数据成为脏数据。 配置输入
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例查询时延超过阈值，说明当前业务SQL响应较慢，需关注任务运行情况。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
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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。
引擎概述： 添加Hive数据源 添加Hudi数据源 添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 添加Oracle数据源 添加GBase数据源 使用跨源协同分析流程
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据复制 数据恢复 父主题： 数据迁移
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
产生告警的主机名。 附加信息 Worker Less Threshold 产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例Worker个数减少，会导致该计算实例性能下降，业务SQL响应变慢。 可能原因 Yarn资源队列资源不足。 运行任务量
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
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 3.1.5版本的“Hadoop分析集群”。 安装集群客户端：下载并安装MRS集群客户端。 准备应用程序及数据：准备MRS集
Rate 产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例任务失败率过高，会影响业务的正常运行，需及时排查问题并处理。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。
MRS具有开放的生态，支持无缝对接周边服务，快速构建统一大数据平台。 以全栈大数据MRS服务为基础，企业可以一键式构筑数据接入、数据存储、数据分析和价值挖掘的统一大数据平台，并且与数据治理中心DataArts Studio及数据可视化等服务对接，为用户轻松解决数据通道上云、大数据作业开发调度和数据展现的困难，使用户从
配置HetuEngine Worker节点数量说明 在HetuEngine的WebUI界面，可以对计算实例的Worker节点个数进行调整，实现计算实例在资源不够时扩充资源，资源空闲时释放资源。其中包含手动扩缩容和自动扩缩容两种方式进行Worker个数调整。 实例在扩缩容中时，原有业务不受影响，实例仍可以正常使用。
MRS集群可以通过增加Task节点，提升计算能力，集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。 本章节指导用户通过租户资源绑定新增的Task节点，并提交Spark任务到新增的Task节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核心概念，使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更
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