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配置HetuEngine智能物化视图能力 HetuEngine智能物化视图概述 基于智能物化视图，HetuEngine可以提供智能预计算与缓存加速能力。HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习，基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在实际运用中
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，使用户能够快速地从
图解MapReduce服务
MRS 2.x及之前版本、MRS 3.1.5及之后版本、MRS 3.2.0-LTS及之后版本支持在线安装补丁。 安装补丁 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一集群并单击集群名，进入集群基本信息页面。
查看HetuEngine物化视图自动化任务 本章节指导用户在HSConsole页面查看HetuEngine自动化任务的任务状态和任务执行结果等信息。用户可定期查看任务执行情况，帮助评估集群运行健康状况。 查看HetuEngine物化视图自动化任务步骤 使用用于访问HetuEngine
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
联系硬件工程师将故障磁盘在线拔出。 以root用户登录发生告警的“主机名”节点，检查“/etc/fstab”文件中是否包含“挂载目录名”的行，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 是，执行6。 否，执行7。
配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力 物化视图的有效期 创建物化视图的“mv_validity”字段为物化视图的有效期，HetuEngine只会使用有效期内的物化视图进行自动改写。 物化视图的数据刷新 如果需要数据定期更新，需要定时刷新物化视图，可以使用如下两种方式实现
spark-beeline查询Hive视图报错 用户问题 MRS 3.1.2版本，spark-beeline查询Hive视图报错，报错如下： 根据提示set spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false后，查不到数据（但是实际在Hive
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQL
这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM（Logic Volume Management），多个磁盘规划成一个逻辑卷组。
方案架构 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
ALM-16003 Background线程使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Background线程使用率情况，默认阈值为90%。如果Hive使用的background线程池使用率超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16003 重要
Presto Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（
使用ZooKeeper客户端 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
Hive开源增强特性 Hive开源增强特性：支持HDFS Colocation HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
ALM-19013 region处在RIT状态的时长超过阈值 告警解释 系统按300秒周期性检测HBase上的region处在RIT状态的数量。当检测到处在RIT状态的region时长超过阈值时长（连续两次超过阈值），上报该告警。当处在超时状态的region都恢复后，告警恢复。 告警属性
图1 Hive结构 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。
创建FlinkServer集群连接 通过集群连接配置访问不同的集群。 创建FlinkServer集群连接步骤 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”，进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”，在弹出的页面中参考表
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