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Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
Spark应用开发常用概念 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分
SparkSQL权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组，才能获得权限。
SparkSQL用户权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组，才能获得权限。
自定义购买MRS集群 本章节为您介绍如何在MRS管理控制台自定义创建一个新的MRS集群。 MRS包含了多种大数据组件，用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 用户可以基于系统预置的集群模板快速购买一个集群，也可自行选择组件列表及高级配置特性，自定义购买集群。
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
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MRS集群数据备份恢复简介 MRS集群数据备份恢复概述 Manager提供对集群内的用户数据及系统数据的备份恢复能力，备份功能按组件提供。系统支持备份Manager的数据、组件元数据及业务数据。 MRS 3.x及之后版本，备份功能支持将数据备份至本地磁盘（LocalDir）、本端
配置MRS集群间互信 当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，系统管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信，每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系
配置ClickHouse冷热分离 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 ClickHouse基于开源ClickHouse的multi-volume storage特性，允许将ClickHouse表存储在包含多个设备的卷当中。通过在volume中定义不同类型的磁盘
配置HetuEngine物化视图改写能力 开启物化视图改写能力 HetuEngine支持在System级别或者Session级别开启物化视图改写能力，开启方法如下所示： Session级别： 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源在HetuEngine客户端执行set
迁移MRS集群内ClickHouse数据至其他MRS集群 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 场景一：随着MRS ClickHouse业务数量的增长，原有集群的存储和计算资源已不满足业务需求，需要对集群进行拆分，将部分用户业务及数据库数据迁移到新建集群中。 场景二：MRS
Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
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