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使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略
单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader WebUI”界面。 图1 Loader WebUI界面 单击“新建作业”，进入“基本信息”界面，创建作业基本信息。 图2 “基本信息”界面 在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导入”。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka
使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略
OpenTSDB应用开发常用概念 基本概念 data point：时间序列数据点，包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric：指标项。例如，在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp：UNIX
行为列表： 将存储策略设置为给定的数据层名称 迁移到其他文件夹 为文件设置新的副本数 删除文件 设置节点标签（NodeLabel） 表2 行为类型 行为类型 描述 所需参数 MARK 为确定数据的冷热度并设置相应的数据存储策略。
使用HIndexImportTsv批量生成HBase本地二级索引数据 以客户端安装用户登录安装了客户端的节点。
hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。
如果本地开发环境与MRS集群内节点网络不通，也可以将样例工程编译后，将jar包上传至集群内运行，具体操作可参考调测HDFS应用。 Windows本地hosts文件存放路径举例：“C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts”。
hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/tmp/client”目录。
图6 单击Flume角色 选择准备上传配置文件的节点行的“Flume”角色，单击“实例配置”页面“flume.config.file”参数后的“上传文件”，选择“properties.properties”文件完成操作。
单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader WebUI”界面。 图1 Loader WebUI界面 单击“新建作业”，进入“基本信息”界面，创建作业基本信息。 图2 “基本信息”界面 在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导入”。
hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。
hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。
行为列表： 将存储策略设置为给定的数据层名称 迁移到其他文件夹 为文件设置新的副本数 删除文件 设置节点标签（NodeLabel） 表2 行为类型 行为类型 描述 所需参数 MARK 为确定数据的冷热度并设置相应的数据存储策略。
使用HIndexImportTsv批量生成HBase本地二级索引数据 以客户端安装用户登录安装了客户端的节点。
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用
配置HetuEngine对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置HetuEngine任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络
如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。
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