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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 W
查看MRS集群日志 MRS集群日志概述 查看MRS云服务操作日志 查看历史MRS集群信息 查看MRS集群审计日志 查看MRS组件角色实例日志 在线检索MRS集群日志 下载MRS集群日志 采集MRS集群服务堆栈信息 配置MRS组件默认日志级别与归档文件大小 配置MRS集群审计日志本地备份数
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，Impala使用SQL作为其查询语言，为了保护用户在技能开发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记录有关表结
ClickHouse多租户特性通过“用户 > 租户角色 > 资源profiles管理”的模型，使用户拥有对集群资源的管理能力，目前支持内存和CPU优先级管理。多租户设计模型如下图所示： 通过FusionInsight Manager服务配置和租户管理页面的操作，用户可以实现设置服务内存限额、创建租户、关联
本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其namespace内协调HDFS的各种操作。这些操作包括获取数据块位置，列出
本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其namespace内协调HDFS的各种操作。这些操作包括获取数据块位置，列出
Workload Group”模型对Workload进行分组管理，以保证内存和CPU资源的灵活调配和管控。目前支持CPU、内存、并发数和等待队列管理，模型设计如图1所示。 该特性仅MRS 3.3.1及之后版本支持。 仅集群已启用Kerberos认证（安全模式）支持在Manager界面创建和管理Doris多租户。
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache Im
Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache
Sqoop1.4.7适配MRS 3.x集群 Sqoop是专为Apache Hadoop和结构化数据库（如关系型数据库）设计的高效传输大量数据的工具。客户需要在MRS中使用sqoop进行数据迁移，MRS旧版本中未自带Sqoop，客户可参考此文档自行安装使用。MRS 3.1.0及之后
Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache
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Kafka应用开发简介 Kafka简介 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有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：
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。 MemArtsCC在存储层面将远端对象存储(OBS)上的对象进行切
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、Hudi等数据源的能力。对于Hudi数据源调优，可以分为对Hudi表本身和对集群环境的调优。 Hudi表调优 可参考如下建议优化表和数据设计： 建表时尽量按照频繁使用的过滤条件字段进行分区。 如果大部分查询场景均带有主键或主键子集的等值查询，建议使用bucket索引建表，并将查询字段作为分桶键。
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