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email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储
多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩：CarbonData使用轻量级压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，大大节省硬件存储成本。 关于CarbonData的架构和详细原理介绍，请参见：https://carbondata
SL加密传输方式。 配置SSL传输，用户主要在客户端的“flink-conf.yaml”文件中做如下配置： 打开SSL开关和设置SSL加密算法，配置参数如表2所示，请根据实际情况修改对应参数值。 表2 参数描述 参数 参数值示例 描述 security.ssl.internal.enabled
Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。
“前端协议”选择“TCP”，“前端端口”填写相应的访问端口号，配置完成单击“下一步：配置后端分配策略”。 配置后端分配策略。 “分配策略类型”参数选择“加权轮询算法”，并开启“会话保持”，单击“下一步：添加后端服务器”。 添加后端服务器。 在“云服务器”界面，单击“添加云服务器”，添加所有Doris FE所在节点，并单击“确定”。
Ranger访问权限策略章节授予用户Hive管理员权限和UDF操作权限。 使用具有Hive管理员权限的用户在Hive客户端创建全局的UDF算法： 创建CheckSum函数（在default数据库下执行）： create function checksum_aggregate as
严重不足的时候（由于内存计算的特质，这种情况非常常见），使用压缩可以大幅提高性能。目前Spark支持三种压缩算法：snappy，lz4，lzf。Snappy为默认压缩算法，并且调用native方法进行压缩与解压缩，在Yarn模式下需要注意堆外内存对Container进程的影响。 表27
数据层数，通过-yD添加。 10 选填 state.backend.rocksdb.compaction.style compaction算法，通过-yD添加。 FIFO 选填 state.backend.rocksdb.verify.checksum 关闭数据读取时数据check，通过-yD添加。
SL加密传输方式。 配置SSL传输，用户主要在客户端的“flink-conf.yaml”文件中做如下配置： 打开SSL开关和设置SSL加密算法，配置参数如表2所示，请根据实际情况修改对应参数值。 表2 参数描述 参数 参数值示例 描述 security.ssl.enabled true
严重不足的时候（由于内存计算的特质，这种情况非常常见），使用压缩可以大幅提高性能。目前Spark支持三种压缩算法：snappy，lz4，lzf。Snappy为默认压缩算法，并且调用native方法进行压缩与解压缩，在Yarn模式下需要注意堆外内存对Container进程的影响。 表27
及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。
email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储
多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩：CarbonData使用轻量级压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长的数据量给
doop/mapred-site.xml。 true Client 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output
同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output
并校验成功后，本次请求合法通过。 安全认证基本概念 本文以HDFS组件应用的安全认证为例介绍安全认证相关的常见基本概念，可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间，有助于更好的理解Kerberos业务。 TGT 票据授权票据（Ticket-Granting Ticke
大数据集群的数量和大数据集群功能划分，分析平台业务模型。 各个集群或各个组件分别负责什么业务，处理什么类型的数据。比如实时/离线数据分别使用什么组件处理、数据格式类型、压缩算法等。 集群基本信息收集 表1 集群基本信息 参数 说明 集群名称 - 集群版本 MRS、CDM等集群的版本信息。 节点数及规格 调研现有集群节点数和节点规格。
Topic划分为多个Partition，提高并发度，可以由多个Producer、Consumer数目之间的关系并发来读、写消息。Producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的Partition。 消息订阅-通知机制 消费者对感兴趣的主题进行订阅，并采取pull的方式消费数据，使得消费者可以根
OBSA支持流控重试 补丁号：MRS 1.9.0.9 发布时间：2022-08-10 修复问题列表： MRS大数据组件 superior调度器算法优化 补丁号：MRS 1.9.0.8 发布时间：2021-02-20 修复问题列表： MRS大数据组件 增加调用ECS getSecuritykey接口异常的监控
对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构 IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据
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