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描述 request_id 否 String 任務下發(fā)請求時響應的request_id。request_id和request_ids必須指定其中一個。request_id和request_ids同時指定的時候，以request_ids為準。 request_ids 否 String來自：百科![]()
park、HBase和Hive組件，用戶快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數據的實時性要求不高的批量數據存儲和計算能力。當數據完成存儲和計算，可終止集群服務。當然您也可以選擇長期運行集群。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提來自：百科![]()
實例、主機的實時狀態(tài)的展示和啟停、配置管理等。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數據組件。包年更優(yōu)惠，買1年只需付10個月費用來自：百科![]()
幫助系統(tǒng)避免單點故障，建立可靠的應用程序。 提供分布式協作服務和維護配置信息。 ZooKeeper結構 ZooKeeper結構 ZooKeeper結構 ZooKeeper集群中的節(jié)點分為三種角色：Leader、Follower和Observer，其結構和相互關系如圖所示。通常來說，需要在集群中配置來自：專題![]()
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并行查詢會使用更多的系統(tǒng)資源，只有當系統(tǒng)的CPU較多、IO負載不高、內存夠大的時候，才可以充分使用并行查詢來提高資源利用率和查詢效率。 數據頻繁查詢 針對數據密集型查詢，通過并行查詢，可以提高查詢處理執(zhí)行效率，減少網絡流量和計算節(jié)點的壓力。 說明：并行查詢特性當前處于公測階段，建議在測試環(huán)境使用。 TaurusDB并行查詢特性支持場景來自：專題![]()
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瀏覽器在得到最佳節(jié)點的IP地址以后，向CDN節(jié)點發(fā)出訪問請求。 如果該IP地址對應的節(jié)點已緩存該資源，節(jié)點將數據直接返回給用戶，如圖中步驟7和8，請求結束。 如果該IP地址對應的節(jié)點未緩存該資源，節(jié)點回源請求資源。獲取資源后，結合用戶自定義配置的緩存策略，將資源緩存至節(jié)點，如圖中的來自：專題![]()
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一個或多個Channel。主要有數據驅動和輪詢兩種，且必須至少和一個Channel關聯，典型類型如下： 1、和系統(tǒng)集成的Sources：Syslog、Netcat。 2、自動生成事件的Sources：Exec、SEQ。 3、用于Agent和Agent之間通信的IPC Sources：Avro。來自：專題
