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上传数据至OBS。 登录OBS控制台。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”，创建一个名称为wordcount01的文件系统。 wordcount01仅为示例，文件系统名称必须全局唯一，否则会创建并行文件系统失败。 在OBS文件系统列表中单击文件系统名称wordcount01，选择“文件
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和
obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/test -output obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/output 由于Flink作业是On Yarn运行，在配置Flink对接OBS文件系统之前需要确保Yarn对接OBS文件系统功能是正常的。 父主题：
HDFS客户端常见命令说明 操作场景 您可以使用HDFS Shell命令对HDFS文件系统进行操作，例如读文件、写文件等操作。 执行HDFS Shell命令 安装客户端，具体请参考使用MRS客户端章节。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录
云硬盘 变更MRS集群的计费模式会同时变更集群弹性云服务器所挂载云硬盘的计费模式。 按需非共享云硬盘不支持单独变更为包年/包月，需跟随弹性云服务器一起变更为包年/包月，变更后到期时间与云服务器一致。 父主题： 变更计费模式
继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。 如果需要使用savepoints的功能，强烈推荐用户为每个算子通过uid(String)分配一个固定的ID，以便将来升级恢复使用，示例代码如下：
全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。 如果需要使用savepoints的功能，强烈推荐用户为每个算子通过uid(String)分配一个固定的ID，以便将来升级恢复使用，示例代码如下：
配置Hive通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Hive客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore方式对接OBS：
由于ClickHouseServer业务数据主要存储在本地磁盘上，数据量可能会随着集群使用时间增长而增长，通常建议ClickHouse数据盘单独挂载，元数据盘共享第一个数据盘目录。 磁盘实际容量 由于磁盘存在1MB = 1024KB或者1000KB的不同算法，一般来说，磁盘实际可用容量 = 磁盘标注容量
Container后，启动TaskManager进程。 在Flink Yarn的集群中，AM与Flink JobManager在同一个Container中。AM会将JobManager的RPC地址通过HDFS共享的方式通知各个TaskManager，TaskManager启动成功后，会向JobManager注册。
executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行，建议将“carbon.unsafe.working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor
executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行，建议将“carbon.unsafe.working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor
store中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下： select count(*)
store中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下： select count(*)
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
名称 > HDFS > 文件系统”。 定位到指定目录或文件在HDFS中保存的位置。 在指定目录或文件的“权限”列，勾选“读”和“执行”。 设置用户读取其他用户的目录或文件的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统”。 定位到指定目录或文件在HDFS中保存的位置。
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