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一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
用户基于业务需求可预估资源使用周期。 具有较稳定的业务场景。 需要长期使用资源。 计费周期 包年/包月MRS集群的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您购买的MRS集群启动成功或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 未到期的包年/包月集群也支
yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”与“Netty offheapmemory required”参数值的总和，或者“carbon.unsafe.working.memory
OMS服务 > CPU > 进程CPU使用大小”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 单击“操作”列的“修改”，根据实际情况更改告警阈值。 等待2分钟，查看告警是否自动恢复。
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
> 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 > 磁盘 > 磁盘IO利用率”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 单击规则“操作”列的“修改”，根据实际情况更改告警阈值。
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息： 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
配置工具 > 导入”，将该文件导入后再修改加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置source/channel/sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。 不同的File Channel均需要配置一个不同的checkpoint目录。 单击“导出”，将配置文件“properties
持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使Join顺序达到更优。但
yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb” 与“Netty offheapmemory required”参数值的总和，或者“carbon.unsafe.working.memory
设置登录Hue的WebUI界面的“密码”、“确认密码”。 单击“用户组”后的“添加”，在弹出的界面选择3创建的用户组、supergroup、hadoop和hive用户组，单击“确定”。 “主组”选择“hive”。 单击“角色”后的“添加”，在弹出的界面选择2创建的角色和Syste
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能
HDFS时，建议使用的版本为2.8.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务
Kafka管理员用户组。添加入本组的用户，拥有所有Topic的创建，删除，授权及读写权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 storm Storm的普通用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 stormadmin
事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hostname 要发送数据的主机名或者IP，此参数不能为空。须配置为与之相连的avro source所在的主机名或IP。 192.168.108
事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hostname 要发送数据的主机名或者IP，此参数不能为空。须配置为与之相连的avro source所在的主机名或IP。 192.168.108
UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment、Exe
详情以实际版本对应的操作指导为准。 CDM服务支持迁移的数据源可参考支持的数据源，数据源为Apache Hive时，不支持2.x版本，建议使用的版本为1.2.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS
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