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ata数据存储的HDFS block对扫描任务进行分割。扫描任务由集群中的执行器执行。扫描任务可以并行、部分并行，或顺序处理，具体采用的方式取决于执行器的数量以及配置的执行器核数。 查询任务的某些部分可在独立的任务级上处理，例如select和filter。查询任务的某些部分可在独
ata数据存储的HDFS block对扫描任务进行分割。扫描任务由集群中的执行器执行。扫描任务可以并行、部分并行，或顺序处理，具体采用的方式取决于执行器的数量以及配置的执行器核数。 查询任务的某些部分可在独立的任务级上处理，例如select和filter。查询任务的某些部分可在独
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-proj
在异构集群中，需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据，可以通过标签表达式指定副本位置，指定文件数据块的其中一个副本存放到高可靠性的节点上。 “/data”目录下的数据块，默认三副本情况下，其中至少有一个副本会被存放到RACK1或RACK2机架的节点上（RACK1和RA
节点只挂载了3块数据盘，则data4与data2下的目录合并。如果只挂载了2块数据盘，则data3与data1下的目录合并，data4与data2下的目录合并。 例如，ZooKeeper节点上有4块数据盘，则ZooKeeper的数据目录为“/srv/BigData/data4/z
es”目录下的样例工程文件夹“hbase-example”， 可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码，需参考表1放置各样例项目所需的配置文件： 表1 放置各样例项目所需的配置文件 样例工程位置
针对HBase配置存算分离的场景，在MRS 3.1.2及后续版本中，需参考本章节配置组件数据回收站清理策略。 需为MRS集群预置用户所涉及的回收站目录和其他新增的有防误删需求的用户的回收站目录配置生命周期策略。若委托权限较小或参考配置MRS集群用户的OBS的细粒度访问权限配置了MR
查询具有特定列值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase
短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time To Live：生存时间），为了保证Join的准确性，需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间，此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据，给状态后端造成了较大的压力。
Coordinator 资源使用 选取的队列中的coordinator资源使用情况。 Coordinator 资源使用率 选取的队列中的coordinator资源使用率。 Worker 资源使用 选取的队列中的worker资源使用情况。 Worker 资源使用率 选取的队列中的worker资源使用率。
不需要配置互信。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 规划好恢复数据保存表的数据库，数据表在HDFS的保存位置，以及访问恢复数据的用户清单。 检查ClickHouse备份文件保存路径。 停止ClickHouse的上层应用。 主备集群中，从远
目录下的样例工程，可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码，需参考表1放置各样例项目所需的配置文件、认证文件： 表1 放置各样例项目所需的配置文件/认证文件 样例工程位置 需放置的配置/认证文件
迁移工具时产生的错误日志。 日志级别 ClickHouse提供了如表3所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是error、warning、trace、information、debug，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表3
YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包（如mysqlclient-5.8.1.jar），将其保存在Loader服务主备节点的lib路径：“
YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包（如mysqlclient-5.8.1.jar），将其保存在Loader服务主备节点的lib路径：“
* from KafkaSource; Kafka端口号： 集群的“认证模式”为“安全模式”时为“sasl.port”的值，默认为“21007”。 集群的“认证模式”为“普通模式”时为“port”的值，默认为“9092”。如果配置端口号为9092，则需要配置“allow.everyone
MRS集群内各个大数据组件通常支持开源社区的所有参数，其中部分常用场景的配置参数支持在MRS管理控制台或者Manager中进行修改，且部分组件的客户端可能不包含开源特性的所有参数。 如果需要修改或者添加界面中未包含的配置参数，用户可以通过自定义配置项功能为组件添加新的参数，添加的新参数最终将保存在组件的配置文件中并在重启后生效。
最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源，租户不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。
依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有
依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有
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