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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
Spark常用命令介绍 Spark命令详细的使用方法参考官方网站的描述：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html。 常用命令 Shell命令执行方法： 进入Spark客户端目录。 初始化环境变量。 source /o
Hive SQL扩展语法说明 Hive SQL支持Hive-3.1.0版本中的所有特性，详情请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual。 系统提供的扩展Hive语句如表1所示。 表1 扩展Hive语句
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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
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CarbonData表空间索引语法说明 快速示例 create table IF NOT EXISTS carbonTable ( COLUMN1 BIGINT, LONGITUDE BIGINT, LATITUDE BIGINT, COLUMN2 BIGINT
配置Hudi通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在spark-shell中创建Hudi COW表存储到OBS中。 Hudi对接OBS 使用客户端安装用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
作业管理类 MRS集群支持提交哪些形式的Spark作业？ 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？
ALM-13009 ZooKeeper Znode容量使用率超出阈值 告警解释 系统每小时（MRS 3.5.0及之后版本为“每10分钟”）周期性检测ZooKeeper服务数据目录下二级znode状态，当检测到二级znode的总容量超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别
创建HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Regio
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配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数
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MRS集群Task节点弹性伸缩概述 在大数据应用，尤其是实时分析处理数据的场景中，常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。MRS的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群的Task节点进行弹性伸缩。如果数据量是按照周期进行有规律的变化，用户可以按照固定时间段来自动调
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HB
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