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MergeTree ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，MergeTree作为家族系统最基础的表引擎，提供了数据分区、一级索引和二级索引等功能。
CarbonData将数据源集成到Spark生态系统，用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析，也可以使用Spark提供的第三方工具ThriftServer连接到Spark SQL。
父主题： 修改MRS集群系统用户密码
Impala与其他组件的关系 Impala与HDFS间的关系 Impala默认利用HDFS作为其文件存储系统。Impala通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。
HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。
备份HDFS业务数据 操作场景 为了确保HDFS日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对HDFS进行重大操作（如升级或迁移等），需要对HDFS数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。
表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util.concurrent.Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record) 不带回调函数的发送接口，通常使用Future的get()函数阻塞发送
path => 'path') 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 path 需要查询的FS路径 是 示例 call show_invalid_parquet(path => '/user/hive/warehouse/hudi_mor/dt=2021-08-28'); 系统响应
HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。
数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果往往全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。
代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr in str: return True return False if __name__ == "__
代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr in str: return True return False if __name__ == "__
代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr in str: return True return False if __name__ == "__
ALM-44004 Presto Coordinator资源组排队任务超过阈值 告警解释 系统通过jmx接口查询资源组的排队任务数即QueuedQueries指标，当检测到资源组排队数大于阈值时产生该告警。
String> map(String s) throws Exception { String[] word = s.split(","); return
HDFS文件系统中目录结构如下表所示。
备份HBase业务数据 操作场景 为了确保HBase日常数据安全，或者系统管理员需要对HBase进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对HBase业务数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。
在集群外节点安装客户端前提条件 已准备一个Linux弹性云服务器，主机操作系统及版本建议参见表1。
父主题： 修改MRS集群系统用户密码
表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util.concurrent.Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record) 不带回调函数的发送接口，通常使用Future的get()函数阻塞发送
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