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SQL默认支持基于规则的优化,但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO(Cost-Bsed Optimizer)是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后,CBO优化器可以基于表和列的统计信息,进行一系列的估算,最终选择出合适的查询计划。 操作步骤 要
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Workload Group”模型对Workload进行分组管理,以保证内存和CPU资源的灵活调配和管控。目前支持CPU、内存、并发数和等待队列管理,模型设计如图1所示。 该特性仅MRS 3.3.1及之后版本支持。 仅集群已启用Kerberos认证(安全模式)支持在Manager界面创建和管理Doris多租户。
s-output,Tez将若干小任务灵活重组,形成一个大的DAG作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务,每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的redu
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker
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Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置,从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
Hudi开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时强制必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。
大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展,当集群规模不符合业务要求时,用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整,进行扩容或者缩容;在缩容节点时,MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点,并且在缩容过程中,缩容节点不再接收新的任务,正在执行的任务继续执行,同时将该节点数据拷贝至其他节点,
如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试? 回答 以调试SparkPi程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试。 打开工程,在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的“+”
API概览 MRS提供的符合RESTful API的设计规范的接口,如表1和表2所示。如何选择不同版本的接口请参见API版本选择建议。 MRS版本演进过程中逐步废弃部分接口,具体请参见表3。 表1 V2接口 接口 功能 API URI 集群管理接口 创建集群 POST /v2/{
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ClickHouse应用开发规范 ClickHouse设计规范概述 ClickHouse集群规划 ClickHouse数据库设计 ClickHouse宽表设计 ClickHouse物化视图设计 ClickHouse逻辑视图设计 ClickHouse数据库开发 ClickHouse数据库调优
配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置HetuEngine物化视图缓存能力 配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力 配置HetuEngine智能物化视图能力 查看HetuEngine物化视图自动化任务 父主题: 使用HetuEngine
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Scheduler原理 Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器。 Superior Scheduler可实现开源调度器、Fair Scheduler以及Capacity
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