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回答 Impala服务的数据一般是存储在HDFS或者OBS（对象存储服务）中，无需直接使用本地节点的磁盘。 仅Impalad实例在业务查询执行过程中由于内存空间不足，才需要溢写到磁盘（由--scratch_dirs指定）。 由于是非多副本存储的临时数据，不提供磁盘热插拔能力。 父主题：
操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通的ZSTD压缩算法支持全量存储格式而不仅限于ORC，所
设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额，CarbonData为什么会发生异常？ 问题 设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额，CarbonData为什么会发生异常。 回答 创建、加载、更新表或进行其他操作时，数据会被写入HDFS。若HDFS目录的磁盘空间配额不足，则操作失败并发生以下异常。
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一款面向存算分离架构的分布式计算侧缓存系统，采用极轻量化的架构设计，部署在计算侧的集群中，通过智能预取远端对象存储上的数据提供高速缓存能力，从而来加速计算任务执行。 MemArtsCC在存储层面将远端对象存储(OBS)上的对象进行切片，并建立索
pReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text
Reduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text
Reduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text
配置场景 Mover是一个新的数据迁移工具，工作方式与HDFS的Balancer接口工作方式类似。Mover能够基于设置的数据存储策略，将集群中的数据重新分布。 通过运行Mover，周期性地检测HDFS文件系统中用户指定的HDFS文件或目录，判断该文件或目录是否满足设置的存储策略，如果不
Jar读取Parquet和MySQL数据后进行Join和Filter操作后，必现栈溢出。 influxdb生成的parquet文件timestamp类型为纳秒，故导致数据读取报错。 CDM执行Spark SQL使用的JDBC接口，SQL执行失败，但是返回给客户端结果是执行成功。 LYUAN
在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。时序数据库则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎，数据按设备管理架构和时间属性进行组织存储和访问，具备低延迟、高并发、高
MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的Text
MRS支持数据存储加密，所有用户账号密码加密存储，数据通道加密传输，服务模块跨信任区的数据访问支持双向证书认证等能力。 MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资
Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。
的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。
Masters 由两个进程组成，一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master，另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源（例如：内存、SDD、HDD），对底层存储进行数据操作。 Client
配置场景 Mover是一个新的数据迁移工具，工作方式与HDFS的Balancer接口工作方式类似。Mover能够基于设置的数据存储策略，将集群中的数据重新分布。 通过运行Mover，周期性地检测HDFS文件系统中用户指定的HDFS文件或目录，判断该文件或目录是否满足设置的存储策略，如果不
保障意外掉电时的数据可靠性，不论是单节点意外掉电，还是整个集群意外断电，恢复供电后系统能够正常恢复业务，除非硬盘介质损坏，否则关键数据不会丢失。 硬盘亚健康检测和故障处理，对业务不造成实际影响。 自动处理文件系统的故障，自动恢复受影响的业务。 自动处理进程和节点的故障，自动恢复受影响的业务。
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用Java（JDBC和HCatalog）、Python、Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC/Hcatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。
阶段需要合理设计集群数据分布存储。 当前ClickHouse能力为单机磁盘容量达到80%后会上报告警信息，磁盘容量达90%后集群会处于只读状态。 出现磁盘告警信息后需要考虑是否是容量不足问题，如果是容量不足问题需要尽快考虑集群扩容，提升集群整体容量存储。 ClickHouse节点及容量规划如下：
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