HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于Hive的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25 MRS集群健康检查 MapReduce服务 MRS 在线检索和下载MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训

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COST07 管理和优化资源 COST07-01 持续监控资源利用率指标 COST07-02 释放闲置资源 COST07-03 考虑不同的云资源技术选型 COST07-04 合理降配低负载资源或升配高负载资源 父主题： 成本优化支柱

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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Tez任务仅在一个任务中就能完成同样的处理过程，任务之间不需要访问HDFS。 Tez和Yarn间的关系 Tez是运行在Yarn之上的计算框架，运行时环境由Yarn的ResourceManager和ApplicationMaster组成。其中ResourceManager是一个全新的资源

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或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce.map.java.opts（调整map的栈内存）和mapreduce.reduce.java.opts（调整redu

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HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatal

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ericStatsEvaluator.init. 解决方案：set hive.map.aggr=false; Hive SQL设置hive.auto.convert.join = true（默认开启）和hive.optimize.skewjoin=true执行报错：ClassCastException

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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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Hive数据源的地址。 为了使 DLV 大屏与MRS集群网络互通，您需要使用 云数据迁移 （ CDM ）集群作为网络代理。请确保在CDM服务中已有可用的集群，且CDM集群与MRS集群必须处在相同的区域、可用区和VPC中，且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。 在CDM服务中，您

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MRS Hive SQL 功能 通过MRS Hive SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Hive SQL脚本。 MRS Hive SQL节点的具体使用教程，请参见开发一个Hive SQL作业。 MRS Hive SQL节点不支持Hive的事务表。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两个分子进行后续分析和验证，提高分析的效率和分析质量。也可以通过聚类找出一些关键的骨架，来进行下游分析或者优化等。 在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图16 聚类分析 待聚类

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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