配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JD BCS erver OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同

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快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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statement”。 单击，选择HiveQL语句执行的引擎。 “mr”表示语句使用MapReduce计算框架执行语句。 “spark”表示语句使用Spark计算框架执行语句。 “tez”表示语句使用Tez计算框架执行语句。 tez适用于 MRS 1.9.x及以后版本。 单击 开始执行HiveQL语句。

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Processing-time和Ingestion-time。 高度灵活的流式窗口：Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口，以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统，单个Task或节点的崩溃或故障，往往会导致整

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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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，同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系 MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskT

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部署1个Volcano插件，提供通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台。 方案优势 丰富的计算框架支持 通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度 面向批量计算、高

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adoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据

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Flink on Hudi开发规范 Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表建议 Flink流式写Hudi表规则 Flink流式写Hudi表建议 Flink on Hudi作业参数规则 Flink on Hudi作业参数建议 父主题： Flink应用开发规范

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ce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件

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设置高级页面标签和名称，布局类型选择“流式布局”，单击“添加”。 图9 新建流式布局类型高级页面示例 绝对布局类型高级页面与流式布局类型高级页面不同之处。 在流式布局类型高级页面中，不可拖拽组件位置和大小，同样在“组件属性设置”栏中，也没有位置相关的设置选项。因为流式布局下组件将按照从上到下、从左到右的顺序依次排列。

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ce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件

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ce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件

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ce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件

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创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情 查询APP列表 新增Checkpoint 查询Checkpoint 变更分区数量

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CDM 有哪些优势？ 云数据迁移 （Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备 服务器 资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。

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CDM有哪些优势？ 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。

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分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache TinkerPop开源的图计算框架中的图遍历语言。用户可以通过Gremlin执行CRUD（创建、读取、更新和删除）操作，比如加载数据、管理图和编写复杂的遍历等。 Cypher

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生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。

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Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,HetuEngine,Ranger,Tez,Guardian 流式集群包含的组件有：Kafka,Flume,ZooKeeper,Ranger 混合集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase

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