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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
当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan'
当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan'
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
HBase启动后，HMaster原生页面显示RegionServer个数多于实际RegionServer个数。 查看HMaster原生页面，显示有4个RegionServer在线，如下图示： 原因分析 如下图可以看出，第三行hostname为controller-192-168-1-3节点和第四行hostname为
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
单击“连接”后的下拉列表框，选择待编辑的连接名称。 在“连接”后单击“编辑”，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行6。 如果显示测试失败，则需要重复4。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接，那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于MRS-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.3.0版本。 父主题： Hudi应用开发规范
Map<primitive_type, data_type> CarbonData主要规格 表2 CarbonData主要规格 实体 测试值 测试环境 表数 10000 3个节点，每个executor 4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 总列数：107
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
务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine W
hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy）”，经过测试验证，在该测试结果中，修改前后，HDFS写文件性能影响范围在3%以内。 NameNode默认的副本存储策略为： 第一副本：存放到客户端所在节点。 第二副本：远端机架的数据节点。
hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy）”，经过测试验证，在该测试结果中，修改前后，HDFS写文件性能影响范围在3%以内。 NameNode默认的副本存储策略为： 第一副本：存放到客户端所在节点。 第二副本：远端机架的数据节点。
（可选）如果DWS数据库对应的表和数据已经存在，该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表，并插入测试数据进行演示。 使用Data Studio创建测试表warehouse_t1，并插入测试数据。 CREATE TABLE warehouse_t1 ( W_WAREHOUSE_SK
令。 执行spark-shell --master yarn-client命令进入spark-shell，然后引入Hudi相关软件包并生成测试数据。 引入需要的包。 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection
（可选）如果DWS数据库对应的表和数据已经存在，该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表，并插入测试数据进行演示。 使用Data Studio创建测试表warehouse_t1，并插入测试数据。 CREATE TABLE warehouse_t1 ( W_WAREHOUSE_SK
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议给出示例。 适用范围 基于MRS-Flink数据存储进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.2.0及以后版本。 参数优化部分适配于MRS 3.2.0及以后版本。 该规范中与开源社区不一致的点，以本文档为准。
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
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。
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。
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