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购买时，“防护主机数量”需跟MRS集群中的节点数量保持一致。 图3 防护主机数量 步骤二 安装Agent Linux版本 Windows版本 Agent是用于执行检测任务，全量扫描主机，实时监测主机的安全状态。 步骤三 开启主机防护 开启主机安全防护时，按照一台主机对应一个配额的关系进行绑定，只有绑定配额的主机才能正常防护。
通过数据治理中心DataArts Studio，用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作业，完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： Map
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
Key封装成一个List<Get>，然后请求这个列表以获取数据的查询方式。该方式能避免每个Row Key都发起一次请求。 HBase单表查询范围扫描优化 HBase单表查询范围扫描优化是指根据HBase的列的谓词条件尝试自动推断rowkey的起止地址，在tableScan的时候设置hbase scan起止地址从而提高访问性能。
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器，旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡，而HDFS
取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在未开启Kerberos认证的MRS 3.1
MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25 MRS集群健康检查 MapReduce服务 MRS 在线检索和下载MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训
Compaction很有意义。 异步Compaction会进行如下两个步骤： 调度Compaction：由入湖作业完成，在这一步，Hudi扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice，最后CompactionPlan会写入Hudi的Timeline。 执行Comp
taging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台，用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务，也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS，用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
Compaction很有意义。 异步Compaction会进行如下两个步骤： 调度Compaction：由入湖作业完成，在这一步，Hudi扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice，最后CompactionPlan会写入Hudi的Timeline。 执行Comp
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SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
据分布均匀和查询吞吐均衡。 数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率。 查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描，以提升查询性能。 分桶列的选取：优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。 可使用以下方法分析是否会导致数据倾斜： SELECT
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
如果未指定列数据类型，则使用默认数据类型（字符串）。 “＃”用于在两个索引详细信息之间进行分隔。 以下是一个可选参数： -Dscan.caching：在扫描数据表时的缓存行数。 如果不设置该参数，则默认值为1000。 为单个Region构建索引是为了修复损坏的索引。 此功能不应用于生成新索引。
体对接指导请参见MRS服务如何对接云日志服务。 同时FusionInsight Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，详细操作指导请参见在线检索日志。FusionInsight Manager支持批量导出各个服务角色所有实例生成的日志，无
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SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
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