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“HBase_HEAPSIZE” 说明： 该配置与“hfile.block.cache.size”的和不能超过0.8，也就是写和读操作的内存不能超过HeapSize的80%，这样可以保证除读和写外其它操作的正常运行。 0.4 hbase.hstore.blockingStoreFiles
irscheduler.xml spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true
您已经对大数据各组件具备一定的认识。 您已经对Java语法具备一定的认识。 您已经对弹性云服务器的使用方式和MapReduce服务开发组件有一定的了解。 您已经对Maven构建方式具备一定的认识和使用方法有一定了解。 MRS应用开发流程说明 通常MRS应用开发流程如下图所示，各组件应用的开发编译操作可参考组件开发指南对应章节。
dfs.datanode.sync.behind.writes true 压缩调优 CarbonData结合少数轻量级压缩算法和重量级压缩算法来压缩数据。虽然这些算法可处理任何类型的数据，但如果数据经过排序，相似值在一起出现时，就会获得更好的压缩率。 CarbonData数据加载过程
在HTTP中，基本认证是一种用来允许Web浏览器或其他客户端程序在请求时提供用户名和密码形式的身份凭证的一种登录验证方式。 在请求发送之前，用Basic加一个空格标识基本认证，以用户名追加一个冒号然后串接上密码，再将此字符串用Base64算法编码。 例如： 用户名是admin、密码是Asd#smSis
分布式表名称：default.my_table_dis。 本地表名称：default.my_table_local。 通过“AS”关联分布式表和本地表，保证分布式表的字段定义跟本地表一致。 分布式表引擎的参数说明： default_cluster：集群名称。 default：本地表所在库名。
SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JDBCServer 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化 Datasource表优化 合并CBO优化 多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 父主题： 使用Spark/Spark2x
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件 父主题： 使用HDFS
SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化 Datasource表优化 合并CBO优化 多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件 使用HDFS异步删除特性 父主题： 使用HDFS
优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。 表2 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 WORKER_GC_OPTS -Xms1G -Xmx1G -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails
在操作系统中执行以下命令采集数据： iostat -x -t 1 1 其中： “avgqu-sz”为磁盘队列深度。 “r/s”和“w/s”之和为“iops”。 “rkB/s”和“wkB/s”之和为带宽。 “%util”为“ioutil”。 MRS 3.1.0版本： 在操作系统中执行iostat
Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数
(OBS)上的对象进行切片，并建立索引，大幅提升缓存数据的读取性能。通过ZooKeeper实现轻量化的服务发现，提供超高可用性。基于LRU算法管理分片数据的生命周期。 MemArtsCC主要特点 去中心化架构，所有实例提供对等服务能力。 轻量化设计，极低的资源占用率。 应用解耦，业务无需感知无需适配即可使用。
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 Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming
在操作系统中执行以下命令采集数据： iostat -x -t 1 1 其中： “avgqu-sz”为磁盘队列深度。 “r/s”和“w/s”之和为“iops”。 “rkB/s”和“wkB/s”之和为带宽。 “%util”为“ioutil”。 svctm的计算方法为： svctm = (tot_ticks_new
前提条件 已准备业务数据。 已创建分析集群。 操作步骤 将业务数据上传到用户的OBS文件系统。 获取用户的AK/SK信息，然后创建一个OBS连接和一个HDFS连接。 具体可参见Loader连接配置说明。 访问Loader页面。 如果是启用了Kerberos认证的分析集群，可参见访问Hue
'column.encode.classname'='encode_classname')]...; 创建一个hive表，并指定表的加密列和加密算法。详细说明请参见使用Hive列加密功能。 create table encode_test(id INT, name STRING, phone
准备连接Doris集群配置文件 配置并导入样例工程 Doris提供了不同场景下的多种样例程序，用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。 配置并导入JDBC样例工程 配置并导入SpringBoot样例工程 配置安全认证 使用JDBC或SpringBoot接口连接Doris
准备连接Doris集群配置文件 配置并导入样例工程 Doris提供了不同场景下的多种样例程序，用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。 配置并导入JDBC样例工程 配置并导入SpringBoot样例工程 配置安全认证 使用JDBC或SpringBoot接口连接Doris
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