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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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弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换
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：
在概览页签下的“基本信息”区域单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“计算实例”，查看待操作的租户的实例状态，当绿色图标和蓝色图标数量均为“0”时，可执行5配置开启物化视图改写能力。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签，添加如下自定义参数。
设置ZNODE数据 HetuEngine审计日志 作业管理 添加外部数据源 删除外部数据源 修改外部数据源 创建计算实例 启动计算实例 停止计算实例 删除计算实例 查询计算实例 修改计算实例配置 MRS的审计日志保存在数据库中，可通过“审计管理”页面查看及导出审计日志。 组件审计日志的文件
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：
析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依
通常用区域和可用区来描述数据中心的位置，用户可以在特定的区域、可用区创建云服务资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公
窗口函数 窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序
Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 Spa
的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失
IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache H
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务，提供元数据统一管理的可视化界面及API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，使客户便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 您可以创建一个LakeFormation实例并与MR
扩容MRS集群 MRS的扩容不论在存储还是计算能力上，都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成，不需要修改系统架构，降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据，也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点，通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。
查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换
情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。
情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。
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