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CarbonData调优思路 查询性能调优 CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数
与其他云服务的关系 MRS服务与周边其他云服务的关系如图1所示。 图1 MRS与其他云服务的关系图 MRS服务与其他云服务的关系 表1 MRS服务与其他云服务的关系 服务名称 MRS服务与其他服务的关系 主要交互功能 虚拟私有云（Virtual Private Cloud） MR
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。
备份HBase业务数据 操作场景 为了确保HBase日常数据安全，或者系统管理员需要对HBase进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对HBase业务数据进行备份，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
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
恢复DBService元数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对DBService进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对DBService进行恢复数据操作。
管理MRS租户资源 管理MRS租户资源目录 管理MRS租户资源池 清除MRS租户队列配置 重装Yarn服务后手动恢复MRS租户数据 删除MRS租户 Superior调度器模式下管理MRS全局用户策略 Capacity调度器模式下清除租户非关联队列 父主题： 管理MRS集群租户
YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
使用Hue提交提交Bundle批处理作业 操作场景 当同时存在多个定时任务的情况下，用户可以通过Bundle任务进行批量管理作业。该任务指导用户通过Hue界面提交批量类型的作业。 前提条件 提交Bundle批处理之前需要提前配置好相关的Workflow和Coordinator作业。
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。
准备本地应用开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.8及以上。
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
恢复HBase元数据 操作场景 为了确保HBase元数据（主要包括tableinfo文件和HFile）安全，防止因HBase的系统表目录或者文件损坏导致HBase服务不可用，或者系统管理员需要对HBase系统表进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对HBase元数据进行备份，从而
CarbonData调优思路 查询性能调优 CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量
配置HetuEngine资源组 资源组介绍 资源组机制从资源分配的角度控制实例的整体查询负载，并可以对查询实施排队策略。可以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的
使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云HBase集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能有差
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