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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题： Hive企业级能力增强
Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题： Hive企业级能力增强
配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 操作场景 Hive的MetaStore客户端连接支持负载均衡，即可通过服务端在ZooKeeper记录的连接数，选择连接最少的节点进行连接，防止大业务场景下造成某个MetaStore高负载，其他MetaStore空闲情况，开启此功能不影响原有连接方式。
client命令连接，host参数为ELB的私有IP地址。 HTTP 8123 发送http请求到ELB连接ClickHouse场景时配置。 本章节演示如何实现客户端通过ELB访问ClickHouse。具体操作分为以下几个步骤： 步骤一：购买ELB并获取其私有IP地址。 步骤二：添加ELB监听器，配置协议端口。
需要部署多个FE节点，并在多个FE上部署负载均衡来实现Doris的高可用。 根据不同业务的使用场景，可以选择如下的方式配置Doris高可用功能： 业务侧代码实现 SDK ELB负载均衡 业务侧代码实现 在业务应用层通过代码进行重试和负载均衡，当发现某个连接中断，就自动在其他FE上
需要更新客户端才可生效。 此功能仅支持同集群内隔离，HetuEngine不同集群部署的场景不支持统一配置，需要修改HetuEngine配置实现连接指定的MetaStore实例。 配置隔离时，考虑可用性，建议组件最少配置两个MetaStore实例。 前提条件 集群已安装Hive服务，且服务运行正常。
单击“保存”保存配置。单击“实例”，勾选所有Hive实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码，单击“确定”重启所有Hive实例。 父主题： Hive负载均衡
mapreduce.per.task.max.splits”，“值”为具体设定值，一般尽量设置大，修改后重启所有Hive实例。 父主题： Hive负载均衡
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 操作场景 此功能适用于Hive。 开启此功能可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务，实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 以对用户hiveuser设置租约隔离为例
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer Hive用户租约隔离即可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务，实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 操作步骤 以对用户hiveuser设置租约隔离为例，选取Hive当前已有的或者新添加一个或者多个
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要）。 已安装Kafka客户端。
外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1 通过弹性负载均衡访问Doris 本章节介绍如何实现MySQL客户端通过ELB访问Doris。具体操作分为以下几个步骤： 步骤一：购买ELB并获取其公网IP地址。
client命令连接，host参数为ELB的私有IP地址。 HTTP 8123 发送http请求到ELB连接ClickHouse场景时配置。 本章节演示如何实现客户端通过ELB访问ClickHouse。具体操作分为以下几个步骤： 步骤一：购买ELB并获取其私有IP地址。 步骤二：添加ELB监听器，配置协议端口。
聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动
MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。
追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优
聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动
使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通
zstd压缩算法有什么优势？ 问： zstd压缩算法有什么优势？ 答： ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式。 具体详细请参考https://github.com/L-Angel/compress-demo。
追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优
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