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取数据，处理并加载到不同的数据存储中。 本实践演示如何使用MRS Spark SQL访问GaussDB(DWS)数据。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示： 应用程序（Application）是作为一个进程的集合运行在集群上的，由Driver进行协调。
力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，易用性不佳。 针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse
pout发射出的tuple是不可变数组，对应着固定的键值对。 图1 Storm基本架构 业务处理逻辑被封装进Storm中的Topology中。一个Topology是由一组Spout组件（数据源）和Bolt组件（逻辑处理）通过Stream Groupings进行连接的有向无环图（D
存储和计算资源可以灵活配置，根据业务需要各自独立进行弹性扩展，可使资源匹配更精准、更合理，让大数据集群资源利用率大幅提升，综合分析成本降低50%。 同时通过高性能的计算存储分离架构，打破存算一体架构并行计算的限制，最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点，对数据访问效率和并行计
用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 实时分析集群：实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。 删除集群 MRS服务支持用户在不需要大数据集群时执行删除集群操作，
ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。 从纵向来看，每个shar
x之前版本的集群，需要先确认当前MRS集群节点的CPU架构。针对MRS 3.x之前版本的集群，该弹性云服务器的CPU架构请和MRS集群节点保持一致，MRS 3.x及之后版本MRS客户端兼容两种CPU架构。 已准备一个弹性云服务器，主机操作系统及版本请参见表1。 表1 参考列表 CPU架构 操作系统 支持的版本号
有消费者。如上图中，Topic1中的消息，同时会广播到Consumer Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性
OpenTSDB由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。与OpenTSDB的交互主要通过运行一个或多个TSD来实现。每个TSD都是独立的。没有主服务器，没有共享状态，因此您可以根据需要运行任意数量的TSD来处理您向其投入的任何负载。每个TSD使用CloudTable集群中的HBase来存储和检索时间序
中EulerOS的操作系统版本。 查看说明：镜像中显示的EulerOS_2.10_x86_64，则代表操作系统为Linux系统版本（X86架构）、版本为EulerOS 2.10 64bit。 图2 操作系统版本 确认MRS节点的操作系统版本是否在HSS服务的Agent支持的操作系统范围中。
Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。
端的发送。 图1 Flume-NG架构 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Sources：Syslog、Netcat。
直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版本为例，讲解如何使用Tableau访问安全模式集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据
选择“本地元数据”。 配置网络配置和节点配置。 表2 网络配置和节点配置 参数名称 参数含义 取值样例 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。 可用区2 虚拟私有云 选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。如果没有VPC，需要创建一个新的VPC。
Lightweight Directory Access Protocol，简称为LDAP），为Kerberos认证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive
Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置，从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。
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