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列单击“运行”，即可开始Hive数据迁移。 迁移完成后，可以在目的端集群和源端集群的Hive Beeline命令行中，通过同样的查询语句，对比查询结果进行验证。 例如在目的端集群和源端集群上通过查询catalog_sales表的记录数来确认数据条数是否一致。 select count(*)
Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 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 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。
Tserver进程内存使用百分比超过阈值”告警，查看告警来源。 在“运维 > 告警 > 阈值设置 > Kudu”，找到该告警的阈值，再对比集群KuduTserver实例的内存使用百分比监控项，和阈值对比，查看阈值超过情况，找到内存使用百分比超阈值的节点。 通过增加节点、重新规划任务等方式，处理Tserver
务已执行的时间。查看已执行的时间是否大于超时时间。 是，执行4。 否，执行10。 请根据业务合理评估任务的预期执行时间，并与任务的超时时间对比。若超时时间设置过小，请设置客户端的超时时间（“mapreduce.application.timeout.alarm”或“spark.application
在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
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
表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
数目。 支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。 登录FusionInsight Manager界面，访问“运维 > 日志 > 在线检索”，在“服务”中选择“ClickHouse”，“检索内容”填写日志检索关键字，通过“检索”在线检索ClickHouse日志内容。
1.0 (5 rows) dense_rank()→ bigint 描述：返回值在一组值中的排名。这与rank（）相似，不同的是tie值不会在序列中产生间隙。 ntile(n)→ bigint 描述：用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值。NTILE不支持ROWS
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
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
tuple() ORDER BY tuple(); 其中，字段a是原生字符串，字段a_low_card基于a做了低基维编码。 数据存储的对比 查询性能对比 查询性能有5倍的提升。 父主题： ClickHouse宽表设计
Studio，提供一站式的大数据协同开发环境、全托管的大数据调度能力，帮助用户快速构建大数据处理中心。 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
替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。 解决办法 属于正常现象。
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
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
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
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