来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以

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与开源Kafka的差异 分布式消息服务Kafka版在兼容开源Kafka基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强，所以，除了拥有开源Kafka的优点，分布式消息服务Kafka版提供了更多可靠、实用的特性。 表1 分布式消息服务Kafka版与开源Kafka的差异说明 对比类 对比项

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与开源RocketMQ的差异 分布式消息服务RocketMQ版在兼容开源RocketMQ基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强。 表1 分布式消息服务RocketMQ版与开源RocketMQ的差异说明 功能项 分布式消息服务RocketMQ版 开源RocketMQ 延迟消息/定时消息

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提供不中断服务的在线扩容或缩容能力。 规格可根据实际需要，在D CS 支持的规格范围内进行扩容或者缩容。 易运维 人工运维。 完善的运维服务配套，7*24小时监控与运维保障。 与开源Memcached差异 表2 DCS与自建开源Memcached的差异说明 比较项 开源Memcached

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。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。 在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce

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开源软件声明 具体请参见开源软件声明。 父主题： 产品介绍

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Tez Tez是Apache最新的支持DAG（有向无环图）作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez

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MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用，当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1 MRS组件样例工程汇总 组件 样例工程位置 描述 ClickHouse clickhouse-examples 指导用户基于Java语言，实现MRS集群中的ClickHouse的数据表创建、删除以及数据的插入、查询等操作。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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作业）支持的数据源。 数据集成（离线作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，离线集成作业支持的数据源详情请参见离线集成作业支持的数据源。 数据集成（实时作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，实时集成作业支持的数据源详情请参见实时集成作业支持的数据源。

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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。 打开浏览器访问：华为提供开源镜像站（网址为https://mirrors

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开源服务包规范 OSC服务规范同时支持当前业界使用较为广泛的两种开发服务规范：Helm服务规范和Operator-Framework服务规范。 OSC服务平台支持部署上述两种开源的服务包，但是如需同时使用OSC对外提供的运维和表单控件能力，则需要将部署包转换为符合OSC规范格式的

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Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时，通过设置表文件分布的locator信息，可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。 Hive开源增强特性：支持列加密功能 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密。在创建Hiv

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Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。

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该开源软件或组件的主要编码语言。 描述说明 该开源软件或组件的描述。 单击软件或组件名称，进入版本列表，显示所选择的软件或组件的所有版本信息，相关参数说明如表2所示。 图2 所有版本信息列表 表2 版本信息参数说明 参数 参数说明 版本 该开源软件或组件的版本号。 漏洞数 该版本下的具体漏洞数量，从左到右依次是超危、高危、中危、低危。

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开源模型怎么部署？ 开源模型的部署需要购买推理单元，具体操作如下： 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”，选择“大模型”页签。 将鼠标光标移至待部署的开源模型卡片上，单击“部署”。 在“创建部署服务”页面，可以查看到需要几个推理单元，单击“购买推理单元资源”。 图1 创建部署服务

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在公共组中添加用户 “当前泳道”方式是通过指定泳道的工作队列实现的。 “名称和表达式”方式是通过设置“参与者”类型为“组”，并指定组（公共组）实现的。 通过“当前泳道”或“名称和表达式”的方式，将需要进行投票操作的用户加入到用户任务的接收人中，再将“审批类型”选择为“会签：每个分配

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请

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需要读取的数据位置，从而可以高效地获取到所需要的数据。 在实际应用中，很多场景是查询某一个列值为“XXX”的数据。HBase提供了Filter特性去支持这样的查询，它的原理是：按照RowKey的顺序，去遍历所有可能的数据，再依次去匹配那一列的值，直到获取到所需要的数据。可以看出，

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Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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