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log”），出现如下异常，The DiskSpace quota of /hbase is exceeded。 解决办法 通过后台使用df -h命令查看数据盘目录空间已满，因此需要删除无用的数据来进行应急恢复。 后续需要扩容节点来解决数据目录空间不足问题。 父主题： 使用HBase
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。 一个分区从热
分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，冻结的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中，这一过程称为分区数据解冻。 一个分区从
据迁移 迁移MRS集群内ClickHouse数据至其他MRS集群 扩容ClickHouse节点磁盘 通过数据文件备份恢复ClickHouse数据 配置ClickHouse系统表的生命周期 配置ClickHouse默认用户密码（MRS 3.1.2-LTS版本） 修改ClickHouse默认用户密码（MRS
务自研组件，提供长期的支持和演进。 普通版：主要依托开源组件的能力，融入了MRS服务自研、成熟稳定的特性和功能，带来性能及稳定性的提升。 LTS版 集群版本 MRS集群的版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 版本详细包含的组件详细可参考MRS组件版本一览表。
--check-column 增量判断的字段 --incremental append或lastmodified 增量导入参数 append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录。 --last-value
MRS集群是否支持切换操作系统？ 问： MRS集群是否支持切换操作系统？ 答： MRS集群内节点操作系统为ECS初始镜像，不支持切换操作系统。 父主题： 节点管理类
排查平台各组件节点是否使用默认密码，如果有，建议修改新密码。 加强环境管理面账户密码管控，确保不泄露不扩散。 部分安全厂商已经提供了针对该漏洞的预防措施，您可联系对应的安全厂商，通过在安全设备上设置拦截规则来预防此类攻击。 父主题： MRS Fastjson漏洞修复指导
安全版本的集群所有组件默认统一对及访问进行鉴权，不支持关闭鉴权功能。 普通模式 普通模式的集群不同组件使用各自原生开源的鉴权行为，详细鉴权机制如表1所示。 在安装了Ranger服务的普通模式集群中，Ranger可以支持基于OS用户进行组件资源的权限控制，支持启用Ranger鉴权的组件
开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark
的所有行。在没有ORDER BY的情况下，所有行都被视为对等行，因此未绑定的前导和当前行之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如：下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据 create table salary
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
--check-column 增量判断的字段 --incremental append或lastmodified 增量导入参数 append：追加，例如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录 --last-value
用于开发Spark应用程序的工具。版本要求：13.1.6及以上版本。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.11.0及以上版本。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：0.35.683及以上版本。 安装Python Python开发环境的基本配置。版本要求：Python2
开发流程中各阶段的说明如图1所示。 图1 ClickHouse应用程序开发流程 表1 ClickHouse应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解ClickHouse的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 ClickHouse的应用程序支持
据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集：利用Flume实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入
开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 ClickHouse应用程序开发流程 表1 ClickHouse应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解ClickHouse的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 ClickHouse的应用程序
开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark
由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop A
OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点： 采集指标在某一时间点具有唯一值，没有复杂的结构及关系。
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