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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 ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${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
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
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。
max-size：开启批写Redis并设置批写数量（正整数），单位：条。“-1”表示不开启批写Redis。 开启该功能可提升大数据场景下性能表现，但不适合对实时性要求过高的场景，建议批写数量不超过30000。 开启该参数需同步开启CheckPoint。 sink.flush-buffer.time
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
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
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' 如果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。 如果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。
加固Tomcat 在FusionInsight Manager软件安装及使用过程中，针对Tomcat基于开源做了如下功能增强： 升级Tomcat版本为官方稳定版本。 设置应用程序之下的目录权限为500，对部分目录支持写权限。 系统软件安装完成后自动清除Tomcat安装包。 应用程序目录下
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
ALM-12002 HA资源异常（2.x及以前版本） 告警解释 HA软件周期性检测Manager的WebService浮动IP地址和Manager的数据库。当HA软件检测到浮动IP地址或数据库异常时，产生该告警。 当HA检测到浮动IP地址或数据库正常后，告警恢复。 告警属性 告警ID
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
用于Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如
会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点：
规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 set hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL;--必须设置当前表读取为增量读取模式。
快速使用Doris Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建
会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点：
会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点：
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