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MRS最佳实践汇总 本文汇总了MapReduce（MRS）服务的常见应用场景，并为每个场景提供详细的方案描述和操作指南，您可以根据本文查看适合您业务的实践教程文档。 MRS最佳实践 开发者社区精选最佳实践 表1 MRS最佳实践 分类 相关文档 数据分析类 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析
HBase样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。
保障用户集群长期稳定。 MRS服务支持运维授权的功能，用户在使用MRS集群过程中，发生问题可以在MRS页面发起运维授权，由运维人员帮助用户快速定位问题，用户可以随时收回该授权。同时用户也可以在MRS页面发起日志共享，选择日志范围共享给运维人员，以便运维人员在不接触集群的情况下帮助定位问题。
Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据；
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它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是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它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。
通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行
通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行
规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 以下相关参数可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面，搜索对应参数查看。 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应
\'\')='20240801' and \${CONDITIONS}'" 更新作业可以将需要更新的命令写在文件中，例如“/opt/loader/testupdate.txt”（文件名自定义），也可以以--connector-table-sql来指定，后面跟随的sqlcmd需要用“
OpenTSDB样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握OpenTSDB的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表表1，表2和表3所示。 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen
rgetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 父主题： ClickHouse常用SQL语法
rgetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 父主题： ClickHouse常用SQL语法
rgetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 对于批量数据清理，建议根据分区来操作： ALTER TABLE
本来解决。自动化脚本可以在弹性伸缩前后执行相应操作，自动适应业务负载的变化，免去了人工操作。同时，自动化脚本给用户实现个性需求提供了途径，完全自定义的脚本与多个可选的执行时机基本可以满足用户的各项需求，使弹性伸缩更具灵活性。 客户价值 MRS的自动弹性伸缩可以帮助用户实现以下价值。
安装客户端时编译并运行HBase应用 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装HBase客户端。 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。
CLOSE_WAIT现象为HBase机制。 HBase CLOSE_WAIT产生原因：HBase数据以HFile形式存储在HDFS上，这里可以叫StoreFiles，HBase作为HDFS的客户端，HBase在创建StoreFile或启动加载StoreFile时创建了HDFS连接
下载客户端”，下载全部服务的客户端。Beeline客户端不受此限制。 由于权限模型不兼容，使用HCatalog客户端创建的表，在HiveServer客户端中不能访问，但可以使用WebHCat客户端访问。 在普通模式下使用HCatalog客户端，系统将以当前登录操作系统用户来执行DDL命令。 退出beeline客户端时请使用
Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 根据场景开发拓扑 通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。 用户还可以通过UI查看应用运行情况。
配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.memory”配置项或者“spark-env
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