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Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户
HetuEngine与其他组件的关系 HetuEngine安装依赖MRS集群，其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。
MemArtsCC与其他组件的关系 MemArtsCC与OBS的关系 Hadoop-OBS提供一种新的InputStream：OBSMemArtsCCInputStream，该InputStream从部署在计算侧上的MemArts集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标。
Doris与其他组件的关系 Doris与HDFS组件的关系 Doris支持导入和导出HDFS数据，并且支持直接查询HDFS数据源。 Doris与Hudi组件的关系 Doris支持直接查询Hudi数据源。 Doris与Spark组件的关系 使用Spark Doris Connect
Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 HDFS和ZooKeeper的关系 ZooKeeper与HDFS的关系如图3所示。 图3 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(D
储在Hadoop HDFS文件系统上。 HBase和ZooKeeper的关系 HBase和ZooKeeper的关系如图 ZooKeeper和HBase的关系所示。 图1 HBase和ZooKeeper的关系 HRegionServer以Ephemeral node的方式注册到Zo
Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式，在该模式下，Flink作为Yarn上的一个应用，提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C
e作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 Yarn和ZooKeeper的关系 ZooKeeper与Yarn的关系如图3所示。 图3 ZooKeeper与Yarn的关系 在系统启动时，ResourceManager会尝试把选举信息写入ZooKeeper，第一个成
Loader与其他组件的关系 与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身
ZooKeeper与其他组件的关系 ZooKeeper和HDFS的关系 ZooKeeper与HDFS的关系如图1所示。 图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的
法如下： 添加Hive服务完成。 登录IAM服务控制台，创建一个用户组，该用户组所绑定策略和提交作业用户所在用户组权限相同。 将提交作业的用户添加到新用户组中。 刷新MRS控制台集群详情页面，“IAM用户同步”会显示“未同步”。 单击“IAM用户同步”右侧的“同步”。同步状态在M
Flume与其他组件的关系 Flume与HDFS的关系 当用户配置HDFS作为Flume的Sink时，HDFS就作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HDFS中。 具体操作场景请参见典型场景：从本地采集静态日志保存到HDFS和典型场景：从本地采集动态日志保存到HDFS。
Ranger与其他组件的关系 Ranger为组件提供基于PBAC的鉴权插件，供组件服务端运行，目前支持Ranger鉴权的组件有HDFS、Yarn、Hive、HBase、Kafka、Storm和Spark等，后续会支持更多组件。 Ranger为各组件提供了基于PBAC（Policy-Based
ClickHouse与其他组件的关系 ClickHouse安装部署依赖ZooKeeper服务。 ClickHouse通过Flink流计算应用加工生成通用的报表数据（明细宽表），准实时写入到ClickHouse，通过Hive/Spark作业加工生成通用的报表数据（明细宽表），批量导入到ClickHouse。
的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于管理员创建IAM用户接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。 对于管理员创建IAM用户接口，返回如图1所示的消息头，其中“x-subjec
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
HBase Java API接口介绍 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致，请参见http://hbase.apache.org/apidocs/index.html。 新增或修改的接口 HBase 0.98.3建议使用org.apache.hadoop.hbase
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