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Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下：
HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。 HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal) AS bigint)
Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助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。
运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时，随着executor个数的增长，数据处理性能没有明显提升，对于参数调优有哪些注意事项？ 回答 在executor核数等于1的情况下，遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。
特性简介 MRS提供标准的云上弹性大数据集群，目前可安装部署包括Hadoop、Spark等大数据组件。当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求，例如如下几种场景： 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求，例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需的软件工具或运行环境，例如
是否跳过ZooKeeper节点的权限检查。 no maxClientCnxns ZooKeeper的最大连接数，在连接数多的情况下，建议增加。 2000 LOG_LEVEL 日志级别，在调试的时候，可以改为DEBUG。 INFO acl.compare.shortName 当Znode的ACL权限认
--max_log_files 进程日志的最大文件个数。 10 - --max_log_size 进程的日志文件大小最大值，单位 MB。 200 - statestored.customized.configs Statestored进程的自定义配置项。 - - catalogd
nInsight-Client/”），解压软件包后获取“IoTDB/config”路径下的所有配置文件，放置到与准备放置编译出的Jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/client/conf”。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Clust
MRS支持什么类型的分布式存储？ 问： MRS集群支持什么类型的分布式存储？有哪些版本？ 答： MRS集群内使用主流的大数据Hadoop，目前支持Hadoop 3.x版本，并且随集群演进更新版本。 同时MRS也支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（t
克隆MRS集群使用限制 已删除的集群仅支持删除3个月内的集群进行克隆。 克隆包周期集群时默认不自动续费。 磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本，无法克隆创建历史版本集群。 在组件服务配置修改的参数和创建集群时选择的自定义软件配置的参数不会克隆到新集群。
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
Base样例工程的配置文件目录中（通常为“conf”文件夹）。 在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。
MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障，就成为整个系统可靠性的短板。
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
HetuEngine查询容错执行能力介绍 当集群中的节点因网络、硬件或软件问题发生故障时，在故障节点上运行的所有查询任务都将丢失。这可能会严重影响集群生产力并造成资源浪费，尤其对于长时间运行的查询影响较大。HetuEngine提供一种故障恢复机制，即容错执行能力。集群可通过自动重新运行受影响的查询或其组件任务来
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