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HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。
使用Tableau访问MRS HetuEngine 应用场景 Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版本为例，讲解如
如何给集群内用户添加租户管理权限？ 分析集群和混合集群支持添加租户管理权限，流式集群不支持添加租户管理权限。给新建账号添加租户管理权限方法如下： MRS 3.x之前版本： 登录MRS Manager。 在“系统设置 > 用户管理”中选择新建的用户，单击“操作”列中的“修改”。 在
Loader运维管理 Loader常用参数 Loader日志介绍 父主题： 使用Loader
IoTDB运维管理 IoTDB常用配置参数 IoTDB日志介绍 规划IoTDB容量 手动导入IoTDB数据 手动导出IoTDB数据 父主题： 使用IoTDB
Flume运维管理 Flume常用配置参数 Flume业务配置指南 Flume日志介绍 查看Flume客户端日志 查看Flume客户端监控信息 停止或卸载Flume客户端 父主题： 使用Flume
ClickHouse运维管理 ClickHouse日志介绍 ClickHouse集群管理 通过数据文件备份恢复ClickHouse数据 配置ClickHouse系统表的生命周期 集群内ClickHouseServer节点间数据迁移 父主题： 使用ClickHouse
Flume运维管理 Flume常用配置参数 Flume日志介绍 查看Flume客户端日志 查看Flume客户端监控信息 停止或卸载Flume客户端 父主题： 使用Flume
ClickHouse运维管理 ClickHouse日志介绍 收集ClickHouse系统表转储日志 配置ClickHouse表为只读表模式 集群内ClickHouseServer节点间数据迁移 迁移MRS集群内ClickHouse数据至其他MRS集群 扩容ClickHouse节点磁盘
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群，业务平台主要使用的语言是Python，提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题： PyFlink样例程序
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群，业务平台主要使用的语言是Python，提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题： PyFlink样例程序
方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。
集群才允许扩容/缩容，其他状态则不允许扩容/缩容。 集群状态和集群ID可参考查询集群列表接口获取。 本章节的接口只支持流式集群、分析集群和混合集群，不支持自定义集群。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1.1/{project_id}/clust
MRS集群互信概述 功能介绍 默认情况下，安全模式下的大数据集群用户只能访问本集群中的资源，无法在其他安全模式集群中进行身份认证并访问资源。 集群互信概念介绍 域 每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。
MRS集群保留JDK说明 MRS集群是租户完全可控的大数据应用开发平台，用户基于平台开发业务后，将业务程序部署到大数据平台运行。由于需要具备开发调测能力，因此要在MRS集群中保留JDK。 此外，MRS集群功能中如下关键特性也强依赖JDK。 HBase BulkLoad HBase
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的filter进行下推，因此
MRS集群部署方案说明 MRS当前提供的“分析集群”、“流式集群”和“混合集群”采用固定模板进行部署集群的进程，无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。 如需自定义集群部署方式，可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。
节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核心概念，使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图1所示。 图1 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台，用户直接访问并使用全部的资源和服务。
Manager。 选择“运维 > 健康检查”。 默认显示所有已保存的检查报告，以列表形式展示，详情可参考表1。 启动健康检查。 直接启动健康检查： 单击“启动检查”，根据界面提示单击“确定”启动健康检查。 设置定期自动健康检查： 单击“配置”，勾选“启用”，启用后根据运维需要选择检查周期
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