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户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1 MemArtsCC结构图说明 名称 说明 CC SDK 提供OBSA（OBSA，hadoop客户端插件） FS客户端使用的可访问OBS服务器对象的SDK。
Sink必须作用于一个确切的Channel。 Flume也可以配置成多个Source、Channel、Sink，如图2所示： 图2 Flume结构图 Flume的可靠性基于Agent间事务的交换，下一个Agent异常，Channel可以持久化数据，Agent恢复后再传输。Flume的可用性则基于内建的Load
看Storm拓扑日志。 修改拓扑日志级别 单击“Change Log Level”，可以为Storm日志指定新的日志信息级别。 显示拓扑结构图。 在“Topology Visualization”区域单击“Show Visualization”，执行拓扑可视化操作。 父主题： 使用Storm
Visualization”区域，用户可以执行拓扑可视化操作，即单击“Show Visualization”。拓扑可视化后，WebUI将显示拓扑结构图。 父主题： 使用Storm
湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEngine包含不同模块，整体结构如图1所示。 图1 HetuEngine结构图 表1 各模块说明 模块名称 常见概念名称 描述 云服务层 HetuEngine CLI/JDBC HetuEngine的客户端，使用者通
配置FlinkServer重启策略 概述 Flink支持不同的重启策略，以在发生故障时控制作业是否重启以及如何重启。若不指定重启策略，集群会使用默认的重启策略。用户也可以在提交作业时指定一个重启策略，可参考创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本）。
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 例如查询表t1的表结构：
提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理、用户管理、审计管理等功能，提供WebUI和RestFul接口。
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（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
流程，从而编排、运行Hadoop MapReduce任务，如图1所示。 图1 Oozie框架 图1中各部分的功能说明如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Console 提供对Oozie流程的查看和监控功能。 Client 通过接口控制Workflow流程：可以执行提交流程
集群在线扩缩容 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
T/REST”接口与WebServer上的应用进行交互，如图1所示。 图1 Hue架构示意图 图1中各部分的功能说明如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Supervisor Process Supervisor负责WebServer上APP的进程管理：启动、停止、监控等。
MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。
MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。
class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{
SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 // 用户自定义状态 class
MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。
通过数据治理中心DataArts Studio，用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作业，完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： Map
MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。
class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{
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