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length exceeds 2147483647: 2717729270 - discarded 例如，SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时，使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当的调整该参数。 配置参数 参数入口： 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称
address=5055,suspend=n,server=y，保存配置后重启相关实例。 调试Storm程序需要先修改指定的服务端参数，并在重启服务后生效，建议在测试环境上进行调测。 提交拓扑后，在Storm UI上进入到Topology界面，再单击进入要调试组件界面。 图1 进入拓扑的Component界面
创建CarbonData Table的建议 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
address=5055,suspend=n,server=y，保存配置后重启相关实例。 调试Storm程序需要先修改指定的服务端参数，并在重启服务后生效，建议在测试环境上进行调测。 提交拓扑后，在Storm UI上进入到Topology界面，再单击进入要调试组件界面。 图1 进入拓扑的Component界面
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 Spa
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言的应用开发。 通常适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data
ark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分
使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 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
针对传统存算一体大数据架构中扩容困难、资源利用率低等问题，MRS采用计算存储分离架构，存储基于公有云对象存储实现11个9的高可靠，无限容量，支撑企业数据量持续增长；计算资源支持0~N弹性扩缩，百节点快速发放。存算分离后，计算节点可实现真正的极致弹性伸缩；数据存储部分基于OBS的跨AZ等
Hive常用配置参数 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。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
ark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分
Ranger权限，可参考添加HetuEngine的Ranger访问权限策略。 创建HetuEngine计算实例。 创建计算实例并确保运行正常，可参考创建HetuEngine计算实例。 步骤二：获取JDBC jar包 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 >
并存储过程数据。 在MRS集群详情的“节点管理”页面，节点类型包含“Core”的节点组所包含的节点为Core节点。 Task节点 计算节点，集群计算资源不足时通过配置弹性伸缩策略实现自动扩缩容。 在MRS集群详情的“节点管理”页面，节点类型为“Task”的节点组所包含的节点为Task节点。
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Dr
luxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 图1
Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Dr
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