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ask节点，对集群进行缩容，以使MRS拥有更优的存储、计算能力，降低运维成本。用户执行MRS集群缩容后，MRS服务将根据节点已安装的服务类型自动选择可以缩容的节点。 Core节点在缩容的时候，会对原节点上的数据进行迁移。业务上如果对数据位置做了缓存，客户端自动刷新位置信息可能会影
检索结果 参数名 说明 时间 该行日志产生的具体时间点。 主机名称 记录该行日志的日志文件所在节点的主机名。 位置 该行日志所在的日志文件的具体路径。 单击位置信息可进入在线日志浏览页面。默认显示该日志所在行前后各100条日志，可单击页首或页尾的“更多”显示更多日志信息。单击“下载”可以下载该日志文件到本地。
采用方式二时，只能将HDFS上的数据load到新建的表中，OBS上的数据不支持直接load到新建的表中。 输入查询表的Spark SQL语句。 语法格式： SELECT col_name FROM table_name; 查询表样例，查询src_data表中的所有数据： select
Hue上执行Impala SQL查询中文报错 问题现象 Hue上执行Impala SQL，查询SQL结果中包含中文字符，出现报错“UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte in position 0: unexpected
在概览页签下的“基本信息”区域单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 选择“SQL运维 > 物化视图推荐”，可根据“租户”、“状态”、“推荐周期”、“物化视图名称”进行搜索，支持模糊搜索，支持导出指定物化视图推荐结果信息。 物化视图任务的“状态”包括如下：
COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是S
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，
x及之后版本客户端默认安装路径为Master节点上的“/opt/Bigdata/client”，MRS 3.x之前版本为Master节点上的“/opt/client”。 将待运行的应用程序上传到集群客户端所在节点。 本章节示例中使用的jar样例程序为“{集群客户端安装目录}/Spa
结束时间 慢查询的SQL语句的执行结束时间。 查询时长（s） 慢查询的SQL语句当前累计执行的时间，单位是秒。 用户 执行慢查询的SQL语句的ClickHouse用户。 客户端IP 提交该慢查询SQL语句的客户端IP。 占用的内存空间（MB） 慢查询SQL语句占用的内存大小统计，单位是MB。
MRS集群所有组件日志（如HDFS服务全部日志）支持通过主机接入的方式对接云日志服务。云日志服务（LTS）用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备
数信息中2查询到的cluster集群标识符。 default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称，该例中为2中创建的表名。 （可选的）分片键（sharding key） 该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落
默认配置为true，表示只向其中的一个副本写入数据（副本间通过复制表来完成同步，能保证数据的一致性）。 如果配置为false（不建议配置），表示向该分片的所有副本中写入相同的数据（副本间数据一致性不强，无法保证完全同步）。 macros标签 当前实例节点所在的分片和副本编号，可以用于区别不同的副本。 例
ode节点上各磁盘之间的数据均衡。 长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。
ode节点上各磁盘之间的数据均衡。 长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题：
Zookeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以外的客户端，需要下载并更新客户端配置文件。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式，在该模式下，Flink作为Yarn上的一个应用，提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C
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