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创建并配置RDS实例 登录RDS管理控制台，购买RDS实例，具体操作请参考购买实例。 为了保证集群和MySQL或PostgreSQL数据库的网络访问，建议该实例与MRS集群的虚拟私有云和子网一致。 RDS实例的安全组入方向规则需要放通MySQL（默认为“3306”）和Postgre
TaskManager与HDFS、Kafka与TaskManager、TaskManager和Zookeeper。 使用YARN内部的认证机制：Yarn Resource Manager与Application Master（简称AM）。 Flink的JobManager与YARN的AM是在同一个进程下。
er-Pool用于处理session连接，HiveServer2-Background-Pool用于处理SQL语句的执行。 当前的健康检查机制是通过新增一个session连接，并在该session所在的线程中执行健康检查命令HEALTHCHECK来判断SparkJDBCServe
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
client与Job Manager、JobManager与TaskManager、TaskManager与TaskManager。 使用YARN内部的认证机制：Yarn Resource Manager与Application Master（简称AM）。 Flink的JobManager与YARN的AM是在同一个进程下。
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
er-Pool用于处理session连接，HiveServer2-Background-Pool用于处理SQL语句的执行。 当前的健康检查机制是通过新建session连接，并在该session所在的线程中执行健康检查命令HEALTHCHECK来判断Spark JDBCServer
subnet默认配置为Flink客户端所在节点子网，若客户端与TaskManager不在同一个子网则有可能导致错误，需手动配置为TaskManager所在网络子网（业务IP）。 NettyServerHandler 该Handler是NettySink与订阅者交互的通道，当NettySink接收
以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统，单个Task或节点的崩溃或故障，往往会导致整个任务的失败。Flink提供了任务级别的容错机制，保证任务在异常发生时不会丢失用户数据，并且能够自动恢复。 Checkpoint：Fl
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
sinkserver.port.range: 28444-28943 nettyconnector.sinkserver.subnet：设置网络所属域，例如： nettyconnector.sinkserver.subnet: 10.162.0.0/16 接口说明 注册服务器接口
接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
annel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的S
sinkserver.port.range: 28444-28943 nettyconnector.sinkserver.subnet：设置网络所属域，例如： nettyconnector.sinkserver.subnet: 10.162.0.0/16 接口说明 注册服务器接口
有一个主JobManager。 Flink系统提供的关键能力： 低时延 提供ms级时延的处理能力。 Exactly Once 提供异步快照机制，保证所有数据真正只处理一次。 HA JobManager支持主备模式，保证无单点故障。 水平扩展能力 TaskManager支持手动水平扩展。
设置ORC表的处理方式： false：Spark SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
设置ORC表的处理方式： false：Spark SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
LocalStore 提供管理本地SSD中缓存数据的读和写功能。 RemoteStore 提供访问OBS服务器的接口，同时内部支持通过流控机制控制预取带宽。 CM（Cluster Manager） 该集群管理模块需要具备集群视图管理，提供静态和动态视图的更新、帮助业务实现快速选主
FE节点地址，做侵入式修改。 SDK 服务通过MySQL协议与Doris建立连接，部分语言的SDK已经提供了高可用能力，例如MySQL JDBC可以使用自动重试机制，建立连接时通过如下配置设置数据源： jdbc:mysql:loadbalance://[host1][:port],[host2][:port][
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