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DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘
提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 操作场景 HBase支持设置非业务高峰期和非高峰期的Compaction吞吐量，通过在非高峰期设置较大的吞吐量，加快Compaction的执行速度，减小高峰期Compaction对业务的影响。
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。
Kafka集群：Kafka集群使用Kafka和Storm组件提供一个开源高吞吐量，可扩展性的消息系统。广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景，实现高效的流式数据采集，实时数据处理存储等。
Flume业务配置及模块选择过程中，一般要求Sink的极限吞吐量需要大于Source的极限吞吐量，否则在极限负载的场景下，Source往Channel的写入速度大于Sink从Channel取出的速度，从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。
MRS存算分离配置流程说明 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，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，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统）
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 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafka主要提供了的API主要可分Producer API和Consumer API两大类，均提供有Java API，使用的具体接口说明请参考Kafka
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 容错性好 支持online和offline场景 MRS对外提供了基于Kafka组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现流式数据的处理。
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 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafka主要提供了的API主要可分Producer API和Consumer API两大类，均提供有Java API，使用的具体接口说明请参考Kafka
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 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafka主要提供了的API主要可分Producer API和Consumer API两大类，均提供有Java API，使用的具体接口说明请参考Kafka
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。
Flume业务配置及模块选择过程中，一般要求Sink的极限吞吐量需要大于Source的极限吞吐量，否则在极限负载的场景下，Source往Channel的写入速度大于Sink从Channel取出的速度，从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
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