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作业管理 MRS作业管理为用户提供向集群提交作业的入口，支持包括MapReduce、Spark、HQL和SparkSQL等类型的作业。 结合华为云数据治理中心DataArts Studio，提供一站式的大数据协同开发环境、全托管的大数据调度能力，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过数据治理中心DataArts
添加HBase数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加HBase数据源。 添加HBase数据源前提条件 数据源所在集群域名与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/et
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。
场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数据包含两个属性：分别是Int和String类型 配置文件
gaussdb200：com.huawei.gauss200.jdbc.Driver JDBC连接字符串 表示数据库的访问地址，可以是IP地址或者域名。 输入数据库连接字符串（以下以IP为10.10.10.10，样例数据库为“test”为例）： oracle：jdbc:oracle:thin:@10.10
元数据导出 为了保持迁移后数据的属性及权限等信息在目标集群上与源集群一致，需要将源集群的元数据信息导出，以便在完成数据迁移后进行必要的元数据恢复。 需要导出的元数据包括HDFS文件属主/组及权限信息、Hive表描述信息。 HDFS元数据导出 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文
数据迁移 数据迁移方案介绍 数据迁移到MRS前信息收集 数据迁移到MRS前网络准备 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS
集群状态消息通知 特性简介 大数据集群运行过程中经常会进行如下操作： 大数据集群变更，比如扩容、缩容集群。 业务数据量突然变化，集群触发弹性伸缩。 相关业务结束，需要终止大数据集群等。 用户想要及时得知这些操作是否执行成功，以及当集群出现大数据服务不可用，或节点故障时，用户希望不
在实例“首页”即可单击“新建数据库”创建新的数据库。 如果没有创建新的数据库，会导致MRS配置数据连接失败。 图2 新建数据库 在页面顶部选择“账号管理 > 用户管理”。 对于MRS 3.x之前版本，当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
Hudi数据表管理操作规范 Hudi数据表Compaction规范 Hudi数据表Clean规范 Hudi数据表Archive规范 父主题： Hudi应用开发规范
在实例“首页”即可单击“新建数据库”创建新的数据库。 如果没有创建新的数据库，会导致MRS配置数据连接失败。 图5 新建数据库 在页面顶部选择“账号管理 > 用户管理”。 对于MRS 3.x之前版本，当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用
发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开
如何重置MRS Kafka数据？ 删除Kafka topic信息即重置Kafka数据，具体命令请参考： 删除topic：kafka-topics.sh --delete --zookeeper ZooKeeper集群业务IP:2181/kafka --topic topicname
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数
场景说明 Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外，还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。
发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开
均衡操作时间估算受两个因素影响： 需要迁移的总数据量： 每个DataNode节点的数据量应大于（平均使用率-阈值）*平均数据量，小于（平均使用率+阈值）*平均数据量。若实际数据量小于最小值或大于最大值即存在不平衡，系统选择所有DataNode节点中偏差最多的数据量作为迁移的总数据量。 Balancer的
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据复制 数据恢复 父主题： 数据迁移
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
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