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实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table denza_hudi_sink ( $H
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续Put的场景。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群
提升HBase实时读数据效率 操作场景 需要读取HBase数据场景。 前提条件 调用HBase的get或scan接口，从HBase中实时读取数据。 操作步骤 读数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置
提升HBase实时读数据效率 操作场景 需要提升读取HBase数据性能的场景。 前提条件 调用HBase的get或scan接口，从HBase中实时读取数据。 操作步骤 读数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > 配置 >
CDL数据集成概述 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件，然后推送至Kafka中，最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中，从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要的角色：
即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
添加MRS节点引导操作安装第三方软件 引导操作安装第三方软件前提条件 已参考准备MRS节点引导操作脚本准备好引导操作脚本。 创建集群时添加引导操作 进入购买MRS集群页面。 在购买集群页面，选择“自定义购买”。 参考自定义购买MRS集群配置集群软件配置和硬件配置信息。 在“高级配
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工 建议使用Hive/Spark进行数据批量加工，FilkSQL进行数据增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数
StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容M
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
产生告警的主机名。 对系统的影响 产生告警的Flume Agent实例无法提供正常功能，定义在该实例下的数据传输任务暂时中断，对于实时数据传输，会丢失实时数据。 可能原因 JAVA_HOME目录不存在或JAVA权限异常。 Flume Agent目录权限异常。 处理步骤 检查Flume
两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为${table_name}_rt和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，Spark
MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 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
表的数据实时容灾功能，确保后续主集群中修改的数据能够实时同步到备集群中。 一次只能针对一个HTable进行数据同步。 enable_table_replication '表名' 若备集群中不存在与要开启实时同步的表同名的表，则该表会自动创建。 若备集群中存在与要开启实时同步的表同名的表，则两个表的结构必须一致。
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker
使用Kafka Eagle对接MRS Kafka 应用场景 Kafka Eagle是一款分布式、高可用的Kafka监控软件，提供丰富的Kafka监控指标，例如：Kafka集群的Broker数、Topic数、Consumer数、Topic LogSize Top10、Topic Capacity
op、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 维护策略声明 MRS集群资源归属于用户，MRS提供基于该资源的半托管云服务能力，用户拥有对集群
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