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RS集群 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 场景一：随着MRS ClickHouse业务数量的增长，原有集群的存储和计算资源已不满足业务需求，需要对集群进行拆分，将部分用户业务及数据库数据迁移到新建集群中。 场景二：MRS ClickHouse集群后端主机所
如果发生此异常，请为租户配置足够的磁盘空间配额。 例如： 需要的磁盘空间配置可以按照如下方法计算： 如果HDFS的副本数为3， HDFS默认的块大小为128MB，则最小需要384MB的磁盘空间用于写表的schema文件到HDFS上。计算公式：no. of block x block_size x replication_factor
e，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI SQL，用户可以直接使用SQL Shell进行查询。 混合计算：用户可以对多个Catalog进行join查询。 父主题： Presto应用开发概述
Coordinator承担缓存元数据，解析SQL执行计划，和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用offheap内存；拆分后可有效提升内存使用率；另外，所有的SQL执行统计均在Coordinator中记录，分离后可通过访
1234500000' DECIMAL(20, 10) 二进制算术 decimal 运算符 支持标准数学运算符。下表说明了结果的精度和范围计算规则。假设x的类型为DECIMAL(xp, xs)，y的类型为DECIMAL(yp, ys)。 运算 结果类型精度 结果类型范围 x + y
ark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分
若发生此异常，请为租户配置足够的磁盘空间配额。 例如： 需要的磁盘空间配置可以按照如下方法计算： 如果HDFS的副本数为3， HDFS默认的块大小为128MB，则最小需要384MB的磁盘空间用于写表的schema文件到HDFS上。计算公式：no. of block x block_size x replication_factor
nct()，即每个元素出现的近似次数，进而通过很小的开销去完成整个查询。 例如，只要计算每日每个用户浏览了多少次网页，就可以通过累加的方式，去计算每周、每年对应的数据，类似于通过汇总每日收入来计算每周收入。 可以将approx_distinct()与GROUPING SETS一起
产生告警的主机名 对系统的影响 单个CCWorker进程的内存使用超过最大限制内存后可能会出现进程重启，短暂影响缓存命中率。 可能原因 上层计算服务（Spark/Hive/HetuEngine等）对MemArtsCC组件的并发请求数激增，或者新增了CCWorker的可用磁盘空间，或者业务数据量突增。
简化跨源分析操作。 图1 HetuEngine跨源功能示意 跨源关键技术和优势 计算下推：在通过HetuEngine进行跨源协同分析时，为了提升访问效率，HetuEngine从如下所示维度增强了计算下推的能力。 Basic Pushed Down类型：Predicate、Proj
感知、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine
ark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分
会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。 图2 RDD操作示例 RDD看起来与Scala集合类型没有太大差别，但数据和运行模型大相迥异。
CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。
percentage参数：每个磁盘的保留空间所占磁盘百分比。DataNode会保留这么多可用空间，以备其他组件如Yarn的NodeManager运行计算时，或者预留升级时使用。 因为预留了10%的磁盘，当磁盘使用率达到90%的时候，HDFS的DataNode即会认为没有可用磁盘空间。 解决办法
k Load来完成海量历史数据迁移，对Doris的集群资源占用比较大。Broker Load方式是在用户没有Spark计算资源的情况下使用，如果有Spark计算资源建议使用Spark Load。 用户需要通过MySQL协议创建Broker Load 导入，并通过查看导入命令检查导入结果。适用以下场景：
lume、HBase、HDFS、IoTDB、Kafka（Kafka组件仅MRS 3.2.0及之后版本支持静态服务池）和Yarn。每个服务的计算资源总量固定，不与其他服务共享，是静态的。租户通过独占或共享一个服务来获取这个服务运行时需要的资源。 静态服务池简介 静态服务池用来指定服务资源的配置。
据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算，同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系
HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 操作流程
或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 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：
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