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配置ClickHouse系统表的生命周期 操作场景 ClickHouse没有默认配置系统表的TTL，长期使用可能会占用大量磁盘空间。 本章节指导用户配置系统表的生命周期，仅保留近30天的数据，减少系统表的磁盘使用。 本章节仅适用于MRS 3.2.0之前版本。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据
使用Kerberos的系统在设计上采用“客户端/服务器”结构与AES等加密技术，并且能够进行相互认证（即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证）。可以用于防止窃听、防止replay攻击、保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）
配置ClickHouse系统表的生命周期 操作场景 ClickHouse没有默认配置系统表的TTL，长期使用可能会占用大量磁盘空间。 本章节指导用户配置系统表的生命周期，仅保留近30天的数据，减少系统表的磁盘使用。 本章节仅适用于MRS 3.2.0之前版本。
通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 应用场景 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
使用Kerberos的系统在设计上采用“客户端/服务器”结构与AES等加密技术，并且能够进行相互认证（即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证）。可以用于防止窃听、防止replay攻击、保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。
Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 用户问题 使用Presto查询Kudu表报错。 问题现象 使用Presto查询Kudu表，报表找不到的错误： 后台报错： 原因分析 在实际的运行节点（worker实例所在节点）没有Kudu相关配置。
为什么主NameNode重启后系统出现双备现象 问题 为什么主NameNode重启后系统出现双备现象？
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一款面向存算分离架构的分布式计算侧缓存系统，采用极轻量化的架构设计，部署在计算侧的集群中，通过智能预取远端对象存储上的数据提供高速缓存能力，从而来加速计算任务执行。
关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： 开发HBase应用
关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： HBase数据读写示例程序
关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： HBase数据读写样例程序
系统域名：可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，查看Topic并向Kafka中写入数据。 .
ZooKeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以外的客户端，需要下载并更新客户端配置文件。 操作步骤 下载客户端配置文件。
MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时，MRS集群如何进行操作系统漏洞升级？ 问题现象 在使用安全软件测试集群时，发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中，因此需要进行漏洞升级。
最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的
最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的
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