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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。
Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。 父主题： 使用Spark/Spark2x
离线重启：会断服，耗时短。 登录MRS管理控制台或FusionInsight Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台，选择“现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面。单击“组件管理”，选择需要重启的服务，进入服务页面。
当前补丁只支持离线重启。 登录MRS管理控制台或FusionInsight Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台，选择“现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面。单击“组件管理”，选择需要重启的服务，进入服务页面。
基本操作流程如下所示： 步骤1：创建MRS离线查询集群 步骤2：创建OBS委托并绑定至MRS集群 步骤3：创建Hive表并加载OBS中数据 步骤4：基于HQL对数据进行分析 步骤1：创建MRS离线查询集群 进入购买MRS集群页面。 选择“快速购买”，填写软件配置参数。
Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
ALM-12014 设备分区丢失 告警解释 系统按60秒周期进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区丢失（如由于设备拔出、设备离线、删除分区等原因）时，产生此告警。
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。
实时OLAP数据分析 实时OLAP场景介绍 离线数据加载：通过CDM将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数据加载
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。
Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。Spark2x的开源新特性请参考Spark2x开源新特性说明。
Bucket调优示例 创建Bucket索引表调优 Hudi表初始化 实时任务接入 离线Compaction配置 父主题： Hudi应用开发规范
物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将CSV离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题： 数据分析
使用HBase 创建HBase权限角色 HBase客户端使用实践 快速使用HBase进行离线数据分析 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据操作 HBase企业级能力增强 HBase性能调优 HBase运维管理 HBase常见问题 HBase故障排除
使用HBase 创建HBase权限角色 HBase客户端使用实践 快速使用HBase进行离线数据分析 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据操作 HBase企业级能力增强 HBase性能调优 HBase运维管理 HBase常见问题 HBase故障排除
Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 父主题： Hive应用开发概述
图1 物联网时序数据分析 数据源：物联网时序数据，包括离线的CSV文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数据平台：物联网时序数据分析的核心平台，包括实时数据管道、实时数据处理引擎、时序数据库等模块。
本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。
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