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通过VPN和云连接构建跨境网络连接 方案概述 资源和成本规划 实施步骤（手动） 父主题： 站点入云VPN经典版
erver等，全部采用主备或负荷分担配置，有效避免了单点故障场景对系统可靠性的影响。 异常场景下的可靠性保证 通过可靠性分析方法，梳理软件、硬件异常场景下的处理措施，提升系统的可靠性。 保障意外掉电时的数据可靠性，不论是单节点意外掉电，还是整个集群意外断电，恢复供电后系统能够正常
是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 热点问题
是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 产品咨询
是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 产品咨询
是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 组网与使用场景
是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 热点问题
是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 组网与使用场景
量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能：
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、
开启Kafka高可靠功能 操作场景 如果需执行表1中的CDL数据同步任务时，需开启Kafka高可靠性功能，防止当Kafka发生故障或者Kafka重启时传输的数据丢失。 表1 使用MRS Kafka同步数据的CDL任务 数据源 目的端 描述 MySQL Hudi 该任务支持从MySQL同步数据到Hudi。
量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能：
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、
务自研组件，提供长期的支持和演进。 普通版：主要依托开源组件的能力，融入了MRS服务自研、成熟稳定的特性和功能，带来性能及稳定性的提升。 LTS版 集群版本 MRS集群的版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 版本详细包含的组件详细可参考MRS组件版本一览表。
Kafka高可靠使用说明 Kafka高可靠、高可用说明 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求的应用场景。 Kafka高可用、高性能 如果业务需要保证高可用和高性能，可以采用参数： 参数 默认值 说明 unclean.leader
除临时表的逻辑，建议将删除临时表的逻辑放到脚本的最后。假定删除临时表子任务的后续子任务执行失败，并且删除临时表的子任务之前的子任务用到了该临时表；当下一次以相同batchid执行该SQL脚本时，因为临时表在上一次执行时已被删除，则会导致删除临时表的子任务之前用到该临时表的子任务（
配置对接Kafka可靠性 配置场景 Spark Streaming对接Kafka时，当Spark Streaming应用重启后，应用根据上一次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。 Kafka服务的topic的lea
HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout
除临时表的逻辑，建议将删除临时表的逻辑放到脚本的最后。假定删除临时表子任务的后续子任务执行失败，并且删除临时表的子任务之前的子任务用到了该临时表；当下一次以相同batchid执行该SQL脚本时，因为临时表在上一次执行时已被删除，则会导致删除临时表的子任务之前用到该临时表的子任务（
HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout
务自研组件，提供长期的支持和演进。 普通版：主要依托开源组件的能力，融入了MRS服务自研、成熟稳定的特性和功能，带来性能及稳定性的提升。 LTS版 集群版本 MRS集群的版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 版本详细包含的组件详细可参考MRS组件版本一览表。
streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如sele
streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如sele
streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如sele
HBase的compaction动作完成，即触发HBase文件合并，方法如下： 方法1：使用HBase shell客户端，在客户端手动执行major_compact操作。 方法2：编写HBase客户端代码，调用HBaseAdmin类中的compact方法触发HBase的compaction动作。
HBase的compaction动作完成，即触发HBase文件合并，方法如下： 方法1：使用HBase shell客户端，在客户端手动执行major_compact操作。 方法2：编写HBase客户端代码，调用HBaseAdmin类中的compact方法触发HBase的compaction动作。
Streaming对接Kafka可靠性 配置场景 Spark Streaming对接Kafka时，当Spark Streaming应用重启后，应用根据上一次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。 Kafka服务的topic的lea
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