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当备NameNode存储元数据时，断电后备NameNode启动失败 问题 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby NameNode启动失败并发生如下错误信息。
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据复制 数据恢复 父主题： 数据迁移
表3 大数据组件信息 大数据组件 源端集群版本 目的端集群版本（以MRS集群版本为准） 说明 HDFS/OBS（或其他文件存储系统） Hadoop 2.8.3 Hadoop 3.3.1 - Hive 1.2.1 2.3.3 存储元数据的数据库：MySQL HBase 1.3.1 1.3.1
若实际数据量小于最小值或大于最大值即存在不平衡，系统选择所有DataNode节点中偏差最多的数据量作为迁移的总数据量。
“USER”及“PASSWD”可在用户账号一览表中查看DBservice数据库默认用户及初始密码。 Hive元数据存放在外部的关系型数据库存储时，请通过如下步骤获取信息： 集群详情页的“数据连接”右侧单击“单击管理”。 在弹出页面中查看“数据连接ID”。
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
答： MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠
使用CDM服务迁移MRS HDFS数据至OBS 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，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，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。
ClickHouse数据导入导出 使用ClickHouse客户端导入导出数据 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。
这些Receiver接收并保存流数据到Spark内存中以供处理。用户传送数据的生命周期如图2所示： 图2 数据传输生命周期 接收数据（蓝色箭头） Receiver将数据流分成一系列小块，存储到Executor内存中。
当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？
在MRS的大数据生态系统中，Alluxio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
是否可以手动调整DataNode数据存储目录 问题 数据块在DataNode上的存储目录由“dfs.datanode.data.dir”配置项指定，是否可以修改该配置项来修改数据存储目录？ 是否可以手动拷贝数据存储目录下的文件？
是否可以手动调整DataNode数据存储目录 问题 数据块在DataNode上的存储目录由“dfs.datanode.data.dir”配置项指定，是否可以修改该配置项来修改数据存储目录？ 是否可以手动拷贝数据存储目录下的文件？
数据保密性 MRS分布式文件系统在Apache Hadoop版本基础上提供对文件内容的加密存储功能，避免敏感数据明文存储，提升数据安全性。 业务应用只需对指定的敏感数据进行加密，加解密过程业务完全不感知。
配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在宽表关联计算场景中，每张表字段较多，导致状态后端数据量较大，严重影响状态后端性能时，可开启状态后端冷热分级存储功能。
数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至
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