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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
前集群相同VPC下的其他子网，实现可用子网IP的扩充。切换子网不会影响当前已有节点的IP地址和子网。 如需对网络ACL出规则进行配置请参考如何配置网络ACL出规则？。 未关联网络ACL时切换子网 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。
运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。
运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台
答：DistCP类型作业导入导出数据时不会对比数据的一致性，只是对数据进行复制，不会修改数据。 问：DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件是如何处理的？ 答：DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件时会覆盖原始文件。 父主题： 作业管理类
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性
户体验不佳，也会提高运维成本。为了解决上述问题，HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 开启HetuEngine自适应查询执行步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager，选择“集群 >
询。 本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的存算分离大数据分析。 本实践中，雇员信息的原始数据包含以下两张表： 表1 表1 雇员信息数据 编号 姓名 支付薪水币种 薪水金额
Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured
group XXX”如何处理？ Kudu支持的压缩算法有哪些？ 如何查看Kudu日志？ 新建集群Kudu服务异常如何处理？ Presto如何配置其他数据源？ MRS 1.9.3 Ranger证书如何更新？ MRS的Storm集群提交任务时如何指定日志路径？ 如何检查Yarn的ResourceManager配置是否正常？
不是col1。 现在最适合使用索引的方法是，当有多个候选索引时，需要从可能的候选索引中选择最适合scan数据的索引。 可借助以下方案来了解如何选择索引策略： 可以完全匹配。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比
如果分区在写入过程中已编码，则解码分区值 N false --batch-sync-num 指定每批次同步hive的分区数 N 1000 Hive Sync时会判断表不存在时建外表并添加分区，表存在时对比表的schema是否存在差异，存在则替换，对比分区是否有新增，有则添加分区。 因此使用hive sync时有以下约束：
业？ MRS节点访问OBS报错408如何处理？ 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 提交作业失败，报错与OBS相关如何处理？ MRS集群租户资源最小值为0时只能同时运行一个任务吗？ 作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？
oin算子。 不支持LEFT JOIN时小表为左表，RIGHT JOIN时小表为右表。 Flink作业大小表Join去重 在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
运行SparkSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSql作业。 SparkSql作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。
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