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策略及授权项说明 如果您需要对您所拥有的MapReduce服务（MRS）进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），如果华为账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用MRS服务的其它功能。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
指定数据的切分方式，有“ROWID”和“PARTITION”两种。 表分区名 表分区名，使用逗号分隔不同的分区。 数据块分配方式 指定数据切分后，如何分配。 读取大小 指定每次读取多大的数据量。 mysql-fastpath-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名。
指定数据的切分方式，有“ROWID”和“PARTITION”两种。 表分区名 表分区名，使用逗号分隔不同的分区。 数据块分配方式 指定数据切分后，如何分配。 读取大小 指定每次读取多大的数据量。 mysql-fastpath-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名。
备份Hive业务数据 操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 Presto presto-examples 该样
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
m和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。简化数据分析、ETL等应用的定义。下面代码示例展示了如何使用Flink SQL语句定义一个会话点击量的计数应用。 SELECT userId, COUNT(*) FROM clicks GROUP
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，
MRS集群日志概述 日志描述 MRS集群的日志保存路径为“/var/log/Bigdata”。日志分类见下表： 表1 日志分类一览表 日志类型 日志描述 安装日志 安装日志记录了Manager、集群和服务安装的程序信息，可用于定位安装出错的问题。 运行日志 运行日志记录了集群各服
MRS集群数据备份恢复简介 MRS集群数据备份恢复概述 Manager提供对集群内的用户数据及系统数据的备份恢复能力，备份功能按组件提供。系统支持备份Manager的数据、组件元数据及业务数据。 MRS 3.x及之后版本，备份功能支持将数据备份至本地磁盘（LocalDir）、本端
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，
入一个持久的日志，再对数据施加这个操作。若施加操作的过程中执行失败了，则通过读取日志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前
入一个持久的日志，再对数据施加这个操作。若施加操作的过程中执行失败了，则通过读取日志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接
--transformer-class com.huaweixxx.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous
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