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T（大整数）数据类型。 max：最大值函数可以识别并保留最大值，支持STRING、DECIMAL、SHORT、INTEGER、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DATE、TIMESTAMP数据类型。 min：最小值函数可以识别并保留最小值，支持STRING、DECIMAL、
海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calcite实现CBO。首先SQL语句转化成Hive的AST，然后转成Calcite可以识别的RelNodes。Calcite将RelNode中的Join顺序调整后，再由Hive将RelNode转成AST，继续Hive的逻辑优化和物理优化过程。流程图如图1所示：
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结构
查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后，用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件，便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
fallBackToHdfs=true，可通过配置为false关闭）。开启后，SQL执行过程中会扫描表的分区统计信息，并作为执行计划中的代价估算，例如对于代价评估中识别的小表，会广播小表放在内存中广播到各个节点上，进行join操作，大大节省shuffle时间。 此开关对于Join场景有较大的性能优化，但是会带来OBS调用量的增加。
<tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。 [ {
Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能
96);-- 0.6244717358814612 cosine_similarity(x, y) → double 返回稀疏向量x和y之间的余弦相似度。 SELECT cosine_similarity (MAP(ARRAY['a'],ARRAY[1.0]),MAP(ARRAY['a']
调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。
提交作业失败，报错与OBS相关如何处理？ MRS集群租户资源最小值为0时只能同时运行一个任务吗？ 作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？ 如何查看MRS作业的日志？ 提交作业时系统提示当前用户在Manager不存在如何处理？
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结构
地区与终端节点，即云服务在不同Region有不同的访问域名。 获取方式请参考终端节点及区域。 Project_Id 项目ID，在大多数API接口调用时需要配置在uri中，用以识别不同的项目。 AK/SK 访问密钥对，包含密钥ID与密钥。AK/SK用于对请求内容进行签名。 URI API接口的调用路径及参数。 请参考
调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。
int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
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
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
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