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物化视图、聚合表保持与明细表同样的分区类型及ttl时间。 物化视图中的group by字段名称与明细表对应字段名称一致；select子句返回列名称与聚合表中列的名称保持一致。 物化视图创建时不会进行语法校验，只有发生实际数据插入与查询时才会出错。 物化视图上线前，需做好充分验证。 规则 物化视图（Materialized
如何准备MRS的数据源？ MRS既可以处理OBS中的数据，也可以处理HDFS中的数据。在使用MRS分析数据前，需要先准备数据。 将本地数据上传OBS。 登录OBS管理控制台。 在OBS上创建userdata并行文件系统，然后在userdata文件系统下创建program、input、output和log文件夹。
Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上
Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上
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Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
yaml”文件各参数是否配置正确。 对于开启Kerberos认证的集群配置项包括Kerberos的keytab、principal等。 从KDC服务器上下载用户keytab，并将keytab放到Flink客户端所在主机的某个文件夹下(例如/home/flinkuser/keytab)。
若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*
若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Junit插件 开发环境的基本配置。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN
系统元数据的Alluxio Master，另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源（例如：内存、SDD、HDD），对底层存储进行数据操作。 Client Alluxio Client主要包括三种方式：Java API、Shell、HTTP
进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果使用Linux环境调测程序，需在准备安装集群客户端的Linux节点并获取相关配置文件。 在节点中安装客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。
进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果使用Linux环境调测程序，需在准备安装集群客户端的Linux节点并获取相关配置文件。 在节点中安装客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。
回答 在单个父目录中创建大量的znode后，当客户端尝试在单个请求中获取所有子节点时，服务端将无法返回，因为结果将超出可存储在znode上的数据的最大长度。 为了避免这个问题，应该根据客户端应用的实际情况将“jute.maxbuffer”参数配置为一个更高的值。 “jute.maxb
回答 在单个父目录中创建大量的znode后，当客户端尝试在单个请求中获取所有子节点时，服务端将无法返回，因为结果将超出可存储在znode上的数据的最大长度。 为了避免这个问题，应该根据客户端应用的实际情况将“jute.maxbuffer”参数配置为一个更高的值。 “jute.maxb
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
omm 集群的操作用户需要有<path>/hbase.jks目录的“rw”权限，且要求目录已存在。 运行命令后需要再输入4遍相同的<password>，其中3中进行加密的密码与此步骤的密码相同。 将生成的密钥文件分发到集群中所有节点的相同目录下，并为omm用户配置该文件的读写权限。
以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
API编写的业务平滑迁移到Flink平台上，只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 嵌入式迁移Storm业务：在Flink的DataS
删除资源目录 定制租户监控指标 健康检查 启动集群的健康检查 启动服务的健康检查 启动主机的健康检查 启动oms健康检查 启动系统的健康检查 更新健康检查的配置 导出健康检查报告 导出集群健康检查的结果 导出服务健康检查的结果 导出主机健康检查的结果 删除健康检查历史报告 导出健康检查历史报告
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