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只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用
本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中,NameNode作为单独的机器,在其namespace内协调HDFS的各种操作。这些操作包括获取数据块位置,列出
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配置弹性伸缩规则 功能介绍 对弹性伸缩规则进行编辑。 在创建集群并执行作业接口中也可以创建弹性伸缩规则。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数
库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景:
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Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器。 Superior Scheduler可实现开源调度器、Fair Scheduler以及Capacity Schedul
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Flink应用开发流程介绍 Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤: 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Fl
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Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段
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Hive应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Hive应用程序开发流程 表1 Hive应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Hive的基本概念。 常用概念 准备开发和运行环境 Hive的应用程序支持使用Jav
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