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弹性升缩成功/失败的场景下，由MRS管理面通过邮件或短信方式通知对应用户。 管理面检查大数据集群的告警信息，如果大数据集群的告警信息影响到服务的使用，其告警级别达到致命时，则发送信息通知给对应租户。 在用户集群的ECS机器被删除、关机、修改规格、重启、更新OS的行为，会导致大数据
配置组件数据回收站目录的清理策略。 在存算分离场景下，对接OBS的组件默认开启了数据防误删功能，用户删除数据时，被删除对象会移动至用户对应的回收站目录内，用户需要在OBS文件系统中为对应的目录配置生命周期策略，以避免存储空间被占满的风险。 组件对接OBS。 在具备OBS资源的访问权限后，M
append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录。 -last-value (value) 增量导入参数，指定自从上次导入后列的最大值（大于该指定的值），也可以自己设定某一值。 Sqoop使用样例
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群为安全模式需要创建一个具有ClickHouse相关权限的用户，例如创建用户“cli
如果同时存在读和写的操作，这两种操作的性能会互相影响。如果写入导致的flush和compaction操作频繁发生，会占用大量的磁盘IO操作，从而影响读取的性能。如果写入导致阻塞较多的compaction操作，就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果
初始状态下，任务1发送给队列A，此任务需要75%的集群资源。之后任务2发送到了队列B，此任务需要50%的集群资源。 任务1将会使用队列A提供的25%的集群资源，并从队列B获取的50%的集群资源。队列B保留25%的集群资源。 启用抢占任务特性，则任务1使用的资源将会被抢占。队列B会从队列A中获取25%的集群资源以满足任务2的执行。
torm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理
访问Spark应用获取的restful接口信息有误 为什么从Yarn Web UI页面无法跳转到Spark Web UI界面 HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 加载空的part文件时，app无法显示在JobHistory的页面上 Spark导出带有相同字段名的表，结果导出失败
CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件，然后推送至Kafka中，最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中，从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要的角色：CDLConn
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
Manager提供系统中各组件的权限集中管理功能。 Manager引入角色的概念，采用RBAC的方式对系统进行权限管理，集中呈现和管理系统中各组件零散的权限功能，并且将各个组件的权限以权限集合（即角色）的形式组织，形成统一的系统权限概念。这样一方面对普通用户屏蔽了内部的权限管理细节，另一方
UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment、Exe
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。
JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.12
数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。 该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库(本示例使用10.14.1.0)，通过
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
设置可以登录Hue的WebUI界面且有存储策略管理员权限的用户的“用户名”。 “用户类型”选择“人机”。 设置登录Hue的WebUI界面的“密码”、“确认密码”。 单击“用户组”后的“选择添加的用户组”，在弹出的界面选择创建的用户组、supergroup、hadoop和hive用户组，单击“确定”。 “主组”选择“hive”。
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
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