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address 1 Zhang 20 CityA 2 Li 30 CityB 3 Wang 35 CityC 数据规划 合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。全局二级索引应用于scan条件查询场景，查询均由索引表完成，无需关注用户表rowkey。在本样例中，用户表rowkey格式为："r1"，"r2"，"r3"
同VPC下的其他子网，实现可用子网IP的扩充。切换子网不会影响当前已有节点的IP地址和子网。 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 虚拟私有云 VPC信息，创建集群时所选。 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 弹性公网IP
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一
上（TSD通过查看它收到的前几个字节来确定客户端的协议）。 图1 OpenTSDB架构 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。 监控的指标具有随着时间不断变化的特点。 具有HBase的高吞吐，良好的伸缩性等特点。 Open
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark
通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码 目前使用统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程的“com.huawei.bigdata.mapreduce.examples”包的“Fema
address 1 Zhang 20 CityA 2 Li 30 CityB 3 Wang 35 CityC 数据规划 合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。全局二级索引应用于scan条件查询场景，查询均由索引表完成，无需关注用户表rowkey。在本样例中，用户表rowkey格式为："r1"，"r2"，"r3"
可以参考如下的使用方式来了解如何调用不同的Rest API。 使用纯文本的方式获取命名空间 以包含命名空间的路径作为参数，使用client去调用get方法获取命名空间。响应将被“org.apache.hadoop.hbase.rest.client.Response”类的对象捕获。例如
（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下： （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]
（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下。 （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]
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ion启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YA
Manager功能 Manager是MRS的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。 图1 Manager逻辑架构
并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。
并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。
/opt/flinkclient 若集群开启Kerberos认证，如需在集群外的节点上使用客户端，请在该客户端的flink配置文件flink-conf.yaml的配置项“jobmanager.web.allow-access-address”中添加该客户端所在节点的IP。若集群未开启Kerberos认证则无需修改该配置项。
视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如
退出安全模式后启动，hfck检查丢了大概1 TB数据。 原因分析 查看NameNode原生页面发现有大量的块丢失。 图1 块丢失 查看原生页面Datanode Information发现显示的DataNode节点数和实际的相差10个节点。 图2 查看DataNode节点数 查看DateNode运行日志“
约束与限制中创建的与LDAP中同名的用户密码，即HiveServer健康检查所使用的用户对应的密码。 - 修改完成后，单击左上方“保存”，在弹出的对话框中单击“确定”保存配置。 单击“实例”，勾选配置状态为“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer
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