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堆内存，这个值小于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失
ClickHouse基于分布式表的查询会转换成所有分片的本地表的操作，再汇总结果。实际使用中，join和global join的执行逻辑差别很大，建议使用global join做分布式表查询。 【场景说明】 查询的集群有N个分片（shard） A_all是分布式表，对应的本地表是A_local
相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询，使用很方便。ClickHouse有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。 本章节指导用户在创建MRS集群
使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
产品咨询类 MRS可以做什么？ MRS支持什么类型的分布式存储？ 什么是区域和可用区？ MRS是否支持更换网段？ MRS集群内节点是否支持降配操作？ 不同版本的Hive之间是否可以兼容？ 数据存储在OBS和HDFS有什么区别？ 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ zstd压缩算法有什么优势？
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
qualified_function_name ( parameter_name parameter_type [, ...] ) RETURNS return_type [ COMMENT function_description ] [ LANGUAGE [ JAVA ] ] [ SPECIFIC
使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
S3(path, [ak, sk,] format, structure, [compression]) path：访问域名/OBS文件路径，登录OBS管理控制台，在左侧导航栏单击“并行文件系统”，在“并行文件系统”页面单击对应的文件系统名称，在“文件”页面单击文件名称，文件“链接”即path路径，如图1所示。
用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS文件系统或者MRS集群内的HDFS中，MRS管理控制台也支持将OBS中的数据快速导入至HDFS中。 数据完成处理和分析后，您可以将数据存储在HDFS中，也可以将集群中的数据再导出至OBS系统。 HDFS和OBS也支持存储压缩格式的数据，目前支持存储bz2、gz压缩格式的数据。
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
配置跨Manager集群互信后，两个系统中只要存在同名用户，且对端系统的同名用户拥有访问自身系统中某个资源的对应权限，则可以使用当前系统用户访问远程资源。 直接互信 系统在配置互信的两个集群分别保存对端系统的互信票据，通过互信票据访问对端系统。 父主题： 集群互信管理
Database设计、宽表设计、分布式表设计、本地表设计、分区设计、索引设计、物化视图设计。 数据库开发 简单查询、聚合查询、join查询、数据增/删/改等SQL开发。 数据库调优 调优思路、参数调优、系统调优、SQL改写调优。 数据库运维 监控、告警、日志、系统表/视图。 适用范围 规
Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
Kafka组件 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收
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