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使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
com”），并在管理员创建IAM用户的URI部分找到resource-path（/v3.0/OS-USER/users），拼接起来如下所示。 https://iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3.0/OS-USER/users 图1 URI示意图 为查看方便，在每个具体A
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
VARCHAR)将JSON值转换为对应的SQL VARCHAR值。对于JSON字符串、JSON数字、true、false或null，转换行为与对应的SQL类型相同。JSON对象和JSON数组无法转换为VARCHAR： SELECT CAST(JSON '{"a": 1, "b": 2}'
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Sta
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能，此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例，组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hi
Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：
针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1
给指定集群添加标签 功能介绍 为特定的集群添加一个tag。 一个集群上最多有20个标签，此接口为幂等接口。添加标签时，如果创建的标签已经存在（key相同），则覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clust
HBase HFS Java API接口介绍 使用条件 集群版本小于MRS 3.x。 接口介绍 主要类说明： 接口org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSTableInterface常用接口说明： 方法 说明 void put(FSPut
Doris建表规范 该章节主要介绍创建Doris表时需遵循的规则和建议。 Doris建表规则 在创建Doris表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小应保持在100MB~3GB之间，单分区中最大分桶数量不超过5000。 表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 表的分桶列不
Flink作业引擎概述 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台，用户只需要编写SQL即可开发作业，极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放，支持业务人员自行编写SQL开发作业来快速应对需求，大大减少Flink作业开发工作量。 Flink WebUI功能仅支持MRS
针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
开启ClickHouse租户CPU优先级配置 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 ClickHouse租户支持CPU优先级，该特性依赖OS的CAP_SYS_NICE能力，需要开启该能力才可以生效。 操作步骤 使用root用户登录ClickHouseServer实例节点，执行如下命令：
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补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.3.1-LTS.1.2 发布时间 2024-08-19 解决的问题 MRS 3.3.1-LTS.1.2修复问题列表： 解决Doris集群产生RFC请求耗时超过阈值的误告警问题 解决Doris的BE实例crash重启的问题
Flink SQL逻辑开发建议 在aggregate和join等操作前将数据过滤来减少计算的数据量 提前过滤可以减少在shuffle阶段前的数据量，减少网络IO，从而提升查询效率。 比如在表join前先过滤数据比在ON和WHERE时过滤可以有效较少join数据量。因为执行顺序从发
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