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盘）组成。如需了解每种计费项的计费因子、计费公式等详细信息，请参考计费项。 如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。 续费 包年/包月MRS集群在到期后会影响MRS集群的正常运行。如果您想继续使用MRS集群，需要在规定的时间内为MR
HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签。 在“自定义配置”单击“增加”添加如下参数。 表1
图3 自定义添加OBS参数 保存配置并重启Spark服务。 在spark-beeline中访问OBS，例如访问obs://obs-demo-input/table/目录： create table test(id int) location 'obs://obs-demo-input/table/';
被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP BY子句。 AggregatingMergeTree AggregatingMergeTree是预先聚合引擎的一种，用于提升聚合计算的性能。AggregatingMergeTree引擎能够
创建ClickHouse租户，租户资源类型只能选择“叶子租户”。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源参数配置模式。 选择“基础”时，只需配置“默认资源池容量
”。 在Core节点组中勾选任意一个Core节点，单击“节点操作 > 停止所有角色”。 登录Core节点后台，参考如何使用自动化工具配置华为云镜像源(x86_64和ARM)？配置yum源。 使用uname -r或rpm -qa |grep kernel命令，查询并记录当前节点内核版本。
SparkJavaExample Spark Core任务的Java/Python/Scala/R示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample
在“概览”页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 对于运行中的计算实例，在实例的“操作”列单击“停止”，待计算实例处于“已停止”状态后，再单击“启动”重启计算实例。 登录另外一个集群的FusionInsight Manager，重复以上操作。 配置MRS集群间互信（MRS
对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态，删除损坏或者恢复丢失的块，重新进行任务计算即可。 父主题： HDFS故障排除
例如：“,” 流/表结构 填写流/表结构，包含名称，类型。 - Proctime 指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 - Event Time 指事件产生的时间，即数据产生时自带时间戳。 “类型”选择“Source”时存在此参数。
因此，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源）的能力。 特性优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其他租户，保证了每个租户根据业务
已获取账号AK和SK，详情请参考：如何获取访问密钥AK/SK。 操作步骤 在MRS主机上安装ICAgent，详情请参考：安装ICAgent（华为云主机）。 首次安装先安装一台服务器，然后按照继承批量安装的方式安装其他所有主机。 创建主机组，把1中已安装的ICAgent的主机加到主机组里面。
TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS
-d ':' -f 2 | awk '$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行8。 否，执行7。
getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes
查询Core节点有大量文件的目录，发现大部分都是类似“blockmgr-033707b6-fbbb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目录，里面存放了计算过程中产生的shuffle临时文件。 因为JDBCServer启动了Spark的动态资源分配功能，已经将shuffle托管给NodeMan
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
SUM(total) FROM orders_with_total GROUP BY order_id; 窗口聚合语句 通过窗口聚合进行分组的查询将计算每个组的单个结果行。 语法： SELECT ... FROM <windowed_table> -- relation applied windowing
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
getBytes)) val put = new Put(Bytes.toBytes(row)) // 计算结果 val resultValue = row.toInt + aCid.toInt put.addColumn(Bytes
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