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表示是否让DataNode将在缓冲区中的数据传递给客户端后自动清除缓冲区中的所有数据。 true：表示丢弃缓存的数据（需要在DataNode中配置）。 当同一份数据，重复读取的次数较少时，建议设置为true，使得缓存能够被其他操作使用。 false：重复读取的次数较多时，设置为false能够提升重复读取的速度。
为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此之外，从NameNode也可以像主NameNode一样处理客户端的读请求。由于在典型的HDFS集群中，读请
配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。
告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 上报DataNode块数超过阈值告警时，
产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 如果将DataNode数据目录挂载在根目录等系统关键目录，长时间运行后会将根目录写满，导致系统故障。 不合理的DataNode数据目录配置，会造成HDFS的性能下降。
空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：
空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：
开启Kafka高可靠功能 操作场景 如果需执行表1中的CDL数据同步任务时，需开启Kafka高可靠性功能，防止当Kafka发生故障或者Kafka重启时传输的数据丢失。 表1 使用MRS Kafka同步数据的CDL任务 数据源 目的端 描述 MySQL Hudi 该任务支持从MySQL同步数据到Hudi。
SQL防御概述 当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Broker实例的Produce请求的总体时延超过阈值，对于时延敏感型业务，可能会导致大量的业务查询请求超时。 可能原因 Broker用于处理请求的线程数配置不合理。
表示是否让DataNode将在缓冲区中的数据传递给客户端后自动清除缓冲区中的所有数据。 true：表示丢弃缓存的数据（需要在DataNode中配置）。 当同一份数据，重复读取的次数较少时，建议设置为true，使得缓存能够被其他操作使用。 false：重复读取的次数较多时，设置为false能够提升重复读取的速度。
HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat
开启HetuEngine数据类型隐式转换 数据类型隐式转换指用户通过客户端访问HetuEngine资源时，当查询的数据类型和表的数据类型不匹配时，HetuEngine能自动进行数据类型转换，避免用户在使用时因强数据类型校验带来的不便。当前在插入数据（Insert）、条件判断（Where）、运算操作（+、-、*、/）以及函数调用（连接操作
假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
配置场景 在HDFS中，如果删除HDFS的文件，删除的文件将被移动到回收站（trash）中，不会被立即清除，以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件，会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站中的时间阈值，一旦文件保存时间超过此
9.3.1补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 kinit sparkuser 上传CSV中的文件到HDFS的“/data”目录：
非-1的值才会生效。 对于开启了跨资源池调度的队列，在作业运行过程中不能删除已有资源池，否则可能会导致运行中的作业申请不到资源而持续阻塞。同样如果在作业运行过程中为队列配置新的资源池，那么此时已经处于运行状态的队列可能不能立即使用到新资源池的资源，新增的资源仅对修改后提交的作业有效。
欠费说明 用户在使用MRS时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响MRS集群的正常运行，请及时充值。 欠费原因 在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 当您的账号因按需MRS集群资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态。欠费后，按需资源不会
较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置较小的数值不能满足更大的磁盘要求。但对于更小的磁盘配置更大的数值将浪费大量的空间。 为
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