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使用ClickHouse客户端 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 前提条件 已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。以下操作的客户端目
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
数据源表都是同一张表。 由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险，建议首先使用一个临时表来处理数据。 操作步骤 假设存在如下一张表： user_data(user_group int, user_name string, update_time
Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是Flum
Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中
Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是Flum
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假定
BIGINT 时间格式 配置时间字段格式，时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 string 否 无 数据处理规则 原始数据包含null值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。 样例
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
自动弹性伸缩 特性简介 随着企业的数据越来越多，越来越多的企业选择使用Spark/Hive等技术来进行分析，由于数据量大，任务处理繁重，资源消耗较高，因此使用成本也越来越高。当前并不是每个企业在每时每刻在进行分析，而一般是在一天的一个时间段内进行分析汇总，因此MRS提供了弹性伸缩
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖
再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据，将成为脏数据跳过。 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS，可以不用配置数据转换，数据将按“
BIGINT 时间格式 配置时间字段格式，时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 string 否 无 数据处理规则 原始数据包含null值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。 样例
HBase客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HBase客户端。 操作视频 该视频为您介绍如何在MRS集群创建成功后，通过登录HBase客户端实现创建表，往表中插入数据并修改表数据等功能。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。
配置Hive表不同分区分别存储至OBS和HDFS 操作场景 存算分离场景下，Hive分区表支持不同的分区分别指定不同的存储源，可以指定一个分区表中不同分区的存储源为OBS或者HDFS。 本特性仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。此章节仅说明分区表指定存储源的能力，关于Hive如何在存算分离场
件的管理权限，如需正常访问各组件的Web UI界面，请提前参考创建MRS集群用户创建具有对应组件管理权限的用户。 操作视频 本视频为您介绍如何为MRS集群绑定弹性公网IP，并访问集群中组件的WebUI页面。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 访问开源组件Web页面
运行HadoopStream作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HadoopStream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。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文
升级Master节点规格 MRS大数据集群采用Manager实现集群的管理，而管理集群的相关服务，如HDFS存储系统的NameNode，Yarn资源管理的ResourceManager，以及MRS的Manager管理服务都部署在集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规
小，以改善并行性并避免混排大量数据。 将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。 执行Clustering：使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。 读取Clustering计划，并获得ClusteringGroups，其标记了需要进行Clustering的文件组。
DBservice的浮动IP配置有误，导致metastore节点IP无法正确连接浮动IP，或者是在与该ip建立互信的时候失败导致metastore启动失败。 处理步骤1 执行以下命令： source /opt/Bigdata/MRS_XXX/install/dbservice/.dbservice_profile
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