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全风险。 安全声明 Flink的安全都为开源社区提供和自身研发。有些是需要用户自行配置的安全特性，如认证、SSL传输加密等，这些特性可能对性能和使用方便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。
图3 绑定委托 创建OBS文件系统用于存放数据 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。 登录OBS控制台。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”。 填写文件系统名称，例如“mrs-word001”。 其他参数请根据需要填写。
全风险。 安全声明 Flink的安全都为开源社区提供和自身研发。有些是需要用户自行配置的安全特性，如认证、SSL传输加密等，这些特性可能对性能和使用方便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。
t.sql 运行程序参数 可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 SparkSql作业常用的运行程序参数如表2所示，可根据执行程序及集群资源情况进行配置。 - 服务配置参数 可选参数，用于为本次执行的作业修改服务配置参数。
提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的运行状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。 提供服务属性的配置功能，满足您实际业务的性能需求。 提供集群、服务、角色实例的操作功能，满足您一键启停等操作需求。 提供权限管理及审计功能，您能设置访问控制及管理操作日志。 Manager界面简介
解决[IMPALA-5256]问题 解决[IMPALA-11557]问题 解决修改mt_dop时引起的runtime filter竞争带来的性能损耗问题 解决配置元数据自动刷新后，hive添加一个已存在的分区，导致impala catalog无法自动同步hive的元数据的问题 解决Impala
= file client.channels.static_log_channel.dataDirs = 数据缓存路径，设置多个路径可提升性能，中间用逗号分开 client.channels.static_log_channel.checkpointDir = 检查点存放路径 client
_HOME}/hadoop/data2/dn/datadir 设置后，数据会存储到节点上每个挂载磁盘的对应目录下面。 HDFS提高读取写入性能方式 写入数据流程：HDFS Client收到业务数据后，从NameNode获取到数据块编号、位置信息后，联系DataNode，并将需要写
BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，而UPSERT和INSERT操作使用启发式方法可以很好的控制小文件。 UPSERT（插入更新）： 默认操作类
的计算机技术。采用集群通常是为了提高系统的稳定性、可靠性、数据处理能力或服务能力。例如，可以减少单点故障、共享存储资源、负荷分担或提高系统性能等。 实例 当一个服务的角色安装到主机上，即形成一个实例。每个服务有各自对应的角色实例。 元数据（Metadata） 元数据又称中介数据、
BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，而UPSERT和INSERT操作使用启发式方法可以很好的控制小文件。 UPSERT（插入更新）： 默认操作类
rk2x开源新特性说明。 Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度抽象算子，可以很方便构建分布式的数据处理应用。
t.jar 运行程序参数 可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 Spark作业常用的运行程序参数如表2所示，可根据执行程序及集群资源情况进行配置。 - 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键参数，该
JobManager & TaskManager： JobManager和TaskManager是Flink的主要组件，针对各种安全场景和性能场景，配置项包括通信端口，内存管理，连接重试等。 Blob服务端： JobManager节点上的Blob服务端是用于接收用户在客户端上传的
重启备实例，再重启主实例）。 与普通重启相比，滚动重启不会导致服务业务中断，但是滚动重启将比普通重启要花费更长的时间，且对应服务的吞吐量、性能等可能会受到影响。 当前MRS集群中，服务和实例是否支持滚动重启、滚动重启参数说明请参见组件重启参考信息。 重启MRS集群组件使用限制 请在低业务负载时间段进行滚动重启操作。
AUTOMATIC（默认值）：启用基于成本的连接下推。 EAGER：尽可能下推Join。即使表统计信息不可用， EAGER也可以下推Join，这可能会导致查询性能下降，因此仅建议将EAGER用于测试和故障排除场景。 AUTOMATIC 单击“删除”可以删除已增加的自定义配置参数。 单击“确定”。 登
计算实例重启期间无法执行SQL任务。 直接重启耗时约5分钟 滚动重启 不支持滚动重启。 - MemArtsCC 直接重启 重启期间无法使用缓存数据，影响上层组件性能 直接重启耗时3~5分钟 滚动重启 重启时仅部分缓存数据不可读，不影响整体业务 滚动重启耗时约10分钟，节点数越多时间越长 Kudu 直接重启
每一个Task都并行化为多个Subtask，这里只是演示了2个并行度，Sink算子是1个并行度。 Flink关键特性 流式处理 高吞吐、高性能、低时延的实时流处理引擎，能够提供毫秒级时延处理能力。 丰富的状态管理 流处理应用需要在一定时间内存储所接收到的事件或中间结果，以供后续某
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
计算实例重启期间无法执行SQL任务。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 不支持滚动重启。 - MemArtsCC 直接重启 重启期间无法使用缓存数据，影响上层组件性能 直接重启耗时3~5分钟 滚动重启 重启时仅部分缓存数据不可读，不影响整体业务 滚动重启耗时约10分钟，节点数越多时间越长 Kudu 直接重启
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