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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，并建立索引，大幅提升缓存数据的读取性能。通过ZooKeeper实现
写完的数据，将返回确认信息给HDFS Client。 合理设置块大小，如设置dfs.blocksize为 268435456（即256MB）。 对于一些不可能重用的大数据，缓存在操作系统的缓存区是无用的。可将以下两参数设置为false： dfs.datanode.drop.cache
配置积压告警规则 操作场景 通过KafkaUI可查看并配置需要上报积压告警的规则，当达到配置的积压告警规则要求时，会上报“ALM-38018 Kafka消息积压”告警。 本章节内容仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 配置积压告警规则 进入KafkaUI界面。 使用具有Kafk
在集群“概览”页签中，查询并记录集群所绑定的委托名称。 登录IAM服务控制台。 选择“权限 > 创建自定义策略”。 策略名称：请输入策略名称。 作用范围：请选择“全局级服务”。 策略配置方式：请选择“可视化视图”。 策略内容： “允许”选择“允许”。 “云服务”选择“对象存储服务 (OBS)”。 “操作”勾选所有“写”、“列表”和“只读”权限。
Spark应用开发规则 Spark应用中，需引入Spark的类 对于Java开发语言，正确示例： // 创建SparkContext时所需引入的类。 import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext // RDD操作时引入的类。 import
IoTDB应用开发规则 设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据
} Table实例写数据的异常处理 尽管在前一条规则中提到了提倡Table实例的重构，但是，并非提倡一个线程自始至终要沿用同一个Table实例，当捕获到IOException时，依然需要重构Table实例。示例代码可参考上一个规则的示例。 另外，请谨慎调用如下两个方法： Configuration#clear：
算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入
状态后端的方案。 缺点：需要依赖于数据格式，常见的方式通过CDC采集工具，将数据采集到Kafka，然后Flink读Kafka数据进行计算。 通过changelog数据解决 changelog与CDC格式的数据类似，只不过存储的方式不同，CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行
Kafka应用开发规则 调用Kafka API（AdminZkClient.createTopic）创建Topic 对于Java开发语言，正确示例： import kafka.zk.AdminZkClient; import kafka.zk.KafkaZkClient; import
Impala应用开发规则 创建集群时只需指定一个Catalog和一个StoreStore 如果已经创建了两个Catalog和StateStore，Impalad角色需要指定--catalog_service_host和--state_store_host，Catalog角色需要指
管理MRS集群SQL防御规则 SQL防御概述 添加MRS SQL防御规则 配置Hive SQL防御规则 配置ClickHouse SQL防御规则 配置HetuEngine SQL防御规则 配置Spark SQL防御规则 配置Doris SQL防御 父主题： 管理MRS集群
可以在特定的区域、可用区创建云服务资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云
_{processId}/copier.log”。 日志归档规则 ClickHouse日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过100MB的时（此日志文件大小可进行配置），会自动压缩。 压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>.[编号].gz”。 默认最多保留最近的
st性能会变差。 在事实表与维度表关联场景中可以按表设置TTL降低状态后端数据量 具体使用指导参考通过表级TTL进行状态后端优化。 合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致
Job(conf, "job name"); // 设置找到主任务所在的jar包。 job.setJar("D:\\job-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount.class); // 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。
Flink SQL逻辑开发规则 维表lookup join场景维度表个数不超过五个 Hudi维度表都在TM heap中，当维表过多时heap中保存的维表数据过多，TM会不断GC，导致作业性能下降。 【示例】lookup join维表数5个： CREATE TABLE table1(id
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 file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。 常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。
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 file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。 常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。
hsfabric.health.check.time 设置检测HSFabric实例状态的周期间隔，单位：秒 60 hsfabric.subquery.pushdown 开启跨域查询下推参数，默认开启。 true：开启跨域查询下推。 false：不开启跨域查询下推。 true hsfabric.local
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