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Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明
Kafka常用配置参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 请参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务参数“全部配置”页面。 常用参数 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 log.dirs Kafka数据存储目录列表，以逗号分隔多个目录。 %{@auto.detect
MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 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
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
备份Flink元数据 操作场景 为了确保Flink集群中的元数据安全，或者系统管理员需要对Flink进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对Flink集群的元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
为什么主NameNode重启后系统出现双备现象 问题 为什么主NameNode重启后系统出现双备现象？ 出现该问题时，查看ZooKeeper和ZKFC的日志，发现ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）通信时所使用的session不一致，ZooKeeper服务端的sessio
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
在Windows中调测Hive JDBC应用 JDBC客户端的命令行形式运行 运行样例。 依照准备Hive JDBC开发环境中导入和修改样例后，并从集群的任一Master节点的路径“/opt/client/Hive/config/hiveclient.properties”下获取“hiveclient
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
为什么主NameNode重启后系统出现双备现象 问题 为什么主NameNode重启后系统出现双备现象？ 出现该问题时，查看ZooKeeper和ZKFC的日志，发现ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）通信时所使用的session不一致，ZooKeeper服务端的sessio
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark，提交Spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写Spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假
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ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 C
恢复IoTDB业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对IoTDB进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对IoTDB进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据inde
恢复Flink元数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员需要对Flink进行重大操作（如升级或迁移等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，导致Flink组件全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对Flink元数据进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight
快速开发HBase应用 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用MRS时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时，成本主要包括两个方面：
手动恢复Doris数据 Doris支持将当前数据以文件的形式，通过Broker备份到远端存储系统中。再通过恢复命令，从远端存储系统中将数据恢复到任意Doris集群中。可实现将Doris数据定期进行快照备份及数据迁移操作。 备份恢复相关的操作目前只允许拥有ADMIN权限的用户执行。
提升HBase实时读数据效率 操作场景 需要提升读取HBase数据性能的场景。 前提条件 调用HBase的get或scan接口，从HBase中实时读取数据。 操作步骤 读数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > 配置 >
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