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dfs.datanode.drop.cache.behind.reads false dfs.datanode.drop.cache.behind.writes false dfs.datanode.sync.behind.writes true 压缩调优 CarbonData结合少数轻量级压缩算法和重量级压缩算法来压缩数据
Kudu支持的压缩算法有哪些？ 如何查看Kudu日志？ 新建集群Kudu服务异常如何处理？ Presto如何配置其他数据源？ MRS 1.9.3 Ranger证书如何更新？ MRS的Storm集群提交任务时如何指定日志路径？
如轮训方式：rand()，表示在写入数据时直接将数据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。
在请求发送之前，用Basic加一个空格标识基本认证，以用户名追加一个冒号然后串接上密码，再将此字符串用Base64算法编码。
dfs.datanode.drop.cache.behind.reads false dfs.datanode.drop.cache.behind.writes false dfs.datanode.sync.behind.writes true 压缩调优 CarbonData结合少数轻量级压缩算法和重量级压缩算法来压缩数据
MRS集群用户鉴权策略 安全模式 大数据平台用户完成身份认证后，系统还需要根据实际权限管理配置，选择是否对用户进行鉴权，确保系统用户拥有资源的有限或全部权限。如果系统用户权限不足，需要由系统管理员为用户授予各个组件对应的权限后，才能访问资源。
查看MRS集群静态资源 大数据管理平台支持通过静态服务资源池对没有运行在Yarn上的服务资源进行管理和隔离。系统支持基于时间的静态服务资源池自动调整策略，使集群在不同的时间段自动调整参数值，从而更有效地利用资源。
数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。
目前Spark支持三种压缩算法：snappy，lz4，lzf。Snappy为默认压缩算法，并且调用native方法进行压缩与解压缩，在Yarn模式下需要注意堆外内存对Container进程的影响。
employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE b.email like '%cn'; 扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为
employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE b.email like '%cn'; 扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为
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x86平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch.so,{客户端安装目录}/JDK/jdk1.8.0_372/jre/lib/amd64/libjsig.so arm平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native
employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE b.email like '%cn'; 扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为
查看与配置MRS告警事件 查看MRS集群事件 查看MRS集群告警 配置MRS集群告警阈值 配置MRS集群告警屏蔽状态 配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 配置定时备份告警与审计信息 开启MRS集群维护模式停止上报告警 配置MRS
在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括： Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。
目前Spark支持三种压缩算法：snappy，lz4，lzf。Snappy为默认压缩算法，并且调用native方法进行压缩与解压缩，在Yarn模式下需要注意堆外内存对Container进程的影响。
配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
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