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HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，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
9.3对接时存在Jetty兼容性问题如何处理？ 出于安全考虑，MRS对部分存在严重安全漏洞的开源三方组件进行了版本升级，导致开源Kylin与MRS 1.9.3版本进行对接时存在Jetty版本的兼容性问题。 按以下步骤进行操作可以完成部署和对接。 在一个ECS节点进行MRS Clie
打开FusionInsight Manager页面，看到Yarn服务的业务IP地址为192网段。 从Yarn的日志看到，Yarn读取的Spark Web UI地址为http://10.10.169.53:23011，是10网段的IP地址。由于192网段的IP和10网段的IP不能互通，所以导致访问Spark Web
打开FusionInsight Manager页面，看到Yarn服务的业务IP地址为192网段。 从Yarn的日志看到，Yarn读取的Spark Web UI地址为http://10.120.169.53:23011，是10网段的IP地址。由于192网段的IP和10网段的IP不能互通，所以导致访问Spark Web
编译完成，生成jar包 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录，例如“/opt/test”，并创建子目录“lib”和“conf”。将样例工程中“lib”的Jar包导出，导出步骤请参考2，以及1导出的Jar包，上传到Linux的“lib”目录。将样例工程中“conf”的配置文件上传到Linux中“conf”目录。
[7] }; [4] Client_new：zoo.cfg中指定的读取配置，当该名称修改时，需要同步修改zoo.cfg中对应配置。 [5] keyTab ：指明工程使用的“user.keytab”在运行样例的主机上的保存路径，使用绝对路径便于更好定位文件位置。在Windows环境
rors.huaweicloud.com/），各服务样例工程依赖的jar包都可在华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发工具下载依赖的jar包前，需要确认以下信息。 确认本地环境网络正常。 打开浏览器
假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算用户的消费金额信息：即用
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
下载认证凭据 将下载的认证凭据压缩包解压缩，并将得到的文件复制到客户端节点中，例如客户端节点的“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf”目录下。如果是在集群外节点安装的客户端，需要将得到的文件复制到该节点的“/etc/”目录下。 将客户端安装节点的业务IP和M
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
设置用户在其他用户的文件写入数据的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统”。 定位到指定文件在HDFS中保存的位置。 在指定文件的“权限”列，勾选“写”和“执行”。 设置用户在其他用户的目录新建或删除子文件、子目录的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行进行汇总，将同一主键的行替换为包含sum后的一行记录。 如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。 AggregatingMergeTree
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到S
空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：
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