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基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。
上传应用数据至MRS集群 MRS集群处理的数据源通常来源于OBS文件系统或集群内的HDFS文件系统，OBS为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 用户可以基于MRS管理控制台和OBS客户端对OBS数据进行浏览、管理和使用，也可以将OBS的数据导入集群的HDFS系统后进行处理，
删除MRS集群 一般在数据完成分析和存储后或集群异常无法提供服务时才执行集群删除或退订操作。当MRS集群部署失败时，集群会被自动删除或退订。 对于按需收费模式集群，如果作业执行结束后不需要集群， 可以删除MRS集群。集群删除或退订后不再产生费用。 对于包年包月模式集群无法执行删除操作，如果作业执行结束后不需要集群，
例如HDFS下的实例故障时会分别产生如下影响： DataNode：如果一个DataNode实例故障，客户端的读写操作将无法访问该DataNode上存储的数据块，可能导致数据的损失或不可用。但HDFS中的数据是冗余的，因此客户端可以从其他DataNode访问数据。 HttpFS：如果Htt
获取运行中Spark应用的Container日志 运行中Spark应用的Container日志分散在多个节点中，本章节用于说明如何快速获取Container日志。 场景说明 可以通过yarn logs命令获取运行在Yarn上的应用的日志，针对不同的场景，可以使用以下命令获取需要的日志：
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java
分析Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。
取消SQL执行任务 功能介绍 在MRS集群中取消一条SQL的执行任务。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id}/cancel 表1
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 安全模式连接Hive前需要使用集群客户端进行认证，使用kinit命令认证相应权限的Kerberos用户，认证后执行分析任务示例在“hive-examples/
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java
ect id from hive.default.mv1”。 使用HetuEngine物化视图场景 与普通的视图相比，物化视图会存储实际数据，占用存储资源，并且会有预计算带来的数据滞后性的问题，因此物化视图推荐在如下场景中使用： 执行频次高的查询。 查询包含非常耗时的操作，比如聚合、连接操作等。
Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS 3.2.0-LTS.1版本的“实时分析集群”。
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
自定义Hive表行分隔符 操作场景 通常情况下，Hive以文本文件存储的表会以回车作为其行分隔符，即在查询过程中，以回车符作为一行表数据的结束符。但某些数据文件并不是以回车分隔的规则文本格式，而是以某些特殊符号分隔其规则文本。 MRS Hive支持指定不同的字符或字符组合作为Hi
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同
场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能：
退订MRS包周期集群指定节点 用户可以根据业务需求量，通过指定节点对集群进行缩容，以使MRS拥有更优的存储、计算能力，降低运维成本。 目前一次操作最多可以退订20个Core节点，退订后的Core节点数不能小于2。 退订节点时，须等待隔离/退服成功后，才能进行退订操作，否则会造成数据丢失等风险。
产生告警的NameService名称。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS文件数过多，磁盘存储不足可能造成数据入库失败。对HDFS系统性能产生影响。 可能原因 HDFS文件数超过阈值。 处理步骤 检查系统中是否有不需要的文件。 在集群节点使用客户端，执行hdfs
产生告警的NameService名称。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS存储数据丢失，HDFS可能会进入安全模式，无法提供写服务。丢失的块数据无法恢复。 可能原因 DataNode实例异常。 数据被删除。 处理步骤
通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按
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