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监控的指标具有随着时间不断变化的特点。 具有HBase的高吞吐，良好的伸缩性等特点。 接口类型简介 OpenTSDB提供基于HTTP的应用程序编程接口，以实现与外部系统的集成。 几乎所有OpenTSDB功能都可通过API访问，例如查询时间序列数据，管理元数据和存储数据点。详情请参见：http://opentsdb
关业务场景介绍请参见开发HDFS应用。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。相关业务场景介绍请参见HDFS C API接口介绍。 父主题： HDFS开发指南（安全模式）
获取运行状态的Oozie服务器（任意实例）URL，如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名，如“10-1-130-10”。 获取Yarn ResourceManager主节点IP，如10.1.130.11。 操作步骤 以客户端
<outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com
SQL防御规则 创建具有Doris管理员权限的用户用于连接Doris服务。 使用admin用户登录FusionInsight Manager界面，选择“系统 > 权限 > 角色”，单击“添加角色”，配置以下参数并单击“确定”： 角色名称：输入角色名称，例如：dorisrole。 配置资源权限：
SEGMENTS命令显示segment状态，查看是否成功删除。 调用DELETE SEGMENT命令时，物理上而言，Segment并没有从文件系统中被删除。使用命令SHOW SEGMENTS查看Segment信息，可看见被删除的Segment的状态被标识为"Marked for Delete"。但使用SELECT
并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
管理员可以根据以下指导，在Manager修改参数以启用集群间拷贝功能，启用之后即可创建将数据备份至远端HDFS（RemoteHDFS）的备份任务。 对系统的影响 启用集群间复制功能需要重启Yarn，服务重启期间无法访问。 前提条件 复制数据的集群的HDFS的参数“hadoop.rpc.pro
r/hadoop.<系统域名>作为执行物化视图自动刷新的用户， 当创建物化视图语句查询外部Hive数据源，且该数据源已开启数据源鉴权时，需修改执行自动刷新的用户，修改方法如下： 对端集群是否已安装HetuEngine服务。 是：执行3。 否：执行2。 准备系统用于自动刷新的用户。
carbon01 select 3,'c','cc'; SHOW SEGMENTS FOR TABLE carbon01 LIMIT 2; 系统响应 +-----+----------+--------------------------+------------------+--
度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 可通过如下方法开启动态资源分配功能，其他相关配置可参考Yarn模式下动态资源调度。 登录FusionInsight Manager，选择“集群
carbon01 select 3,'c','cc'; SHOW SEGMENTS FOR TABLE carbon01 LIMIT 2; 系统响应 +-----+----------+--------------------------+------------------+--
UI界面，查找到对应的Spark应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入SparkUI页面。 History Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID、应用名称、开始时间、结束时间、执行时间、所属用户等信
DROP COLUMNS (b1,c1); ALTER TABLE test_db.carbon DROP COLUMNS (b1,c1); 系统响应 运行DESCRIBE命令，将不会显示已删除的列。 父主题： CarbonData语法参考
准备一个提交Flink作业的用户。 登录Manager，选择“系统 > 权限 > 角色”，单击“添加角色”，输入角色名称与描述。在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Flink”，勾选“FlinkServer管理操作权限”，单击“确定”，返回角色管理。 选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;"
并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
Miranda,32 Karlie,23 Candice,27 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put data /data，上传数据文件。
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;"
会影响当前已有节点的IP地址和子网。 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 虚拟私有云 VPC信息，创建集群时所选。 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 弹性公网IP 通过将弹性公网IP与MRS集群绑定，实现使
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