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项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同
irscheduler.xml spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true
（5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法。 hcd.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF);
（5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法。 hcd.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF);
格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tabl
MRS集群内节点是否支持降配操作？ 不同版本的Hive之间是否可以兼容？ 数据存储在OBS和HDFS有什么区别？ 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ zstd压缩算法有什么优势？
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件 父主题： 使用HDFS
SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化 Datasource表优化 合并CBO优化 多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件 使用HDFS异步删除特性 父主题： 使用HDFS
（5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法 hcd.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF);
（5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法 hcd.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF);
OpenTSDB样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握OpenTSDB的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表表1，表2和表3所示。 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen
用于严格可序列化的一致性的选项 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能 易于管理 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tabl
创建Hive表时，可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可将对应的列进行加密。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种，具体使用的算法在建表时指定。 AES（对应加密类名称为：org
格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tabl
SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JDBCServer 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化 Datasource表优化 合并CBO优化 多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 父主题： 使用Spark/Spark2x
SparkSession，详见SparkSession原理。 Structured Streaming，详见Structured Streaming原理。 小文件优化。 聚合算法优化。 Datasource表优化。 合并CBO优化。 父主题： Spark2x
优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。 表2 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 WORKER_GC_OPTS -Xms1G -Xmx1G -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails
配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPP
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