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如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 问： 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 答： 在Manager页面上创建一个新的租户，然后将不同的集群业务用户绑定至不同的租户。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 在左侧租户列表
添加Storm的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Storm用户进行相关的权限设置。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建用户需要配置权限的用户、用户组或Role。 页面已启用Ranger鉴权开关，该按钮控制是否启用Ranger
创建Yarn角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员创建并设置Yarn的角色。Yarn角色可设置Yarn管理员权限以及Yarn队列资源管理。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理。对于MRS 3.x及后续版本集群，具体操作可参考添加
SparkSQL权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组
约束限制： 不涉及 取值范围： MapReduce SparkSubmit SparkPython：该类型作业将转换为SparkSubmit类型提交，MRS控制台界面的作业类型展示为SparkSubmit，通过接口查询作业列表信息时作业类型请选择SparkSubmit。
ALM-50207 FE的MySQL端口连接数与允许最大连接数的比值超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查MySQL端口连接数，当检测到当前连接数与设置的FE最大端口连接数的比值超出阈值（默认值为95%）时产生该告警。当前集群设置的FE最大端口连接数由参数“qe_max_connection
ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构、
MRS 3.1.0补丁说明 MRS 3.1.0.0.15补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.0.0.15 发布时间 2024-6-7 补丁约束 如果之前集群安装过MRS_3.1.0_HBase_patch_20220929.tar.gz 、MRS_3.1.0_
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 ClickHouse
MRS多租户使用流程 多租户使用说明 租户主要用于资源控制、业务隔离的场景。在实际业务中，用户需要先明确使用集群资源的业务场景，规划租户。 多租户使用包含三类操作：创建租户、管理租户和管理资源。各操作的具体动作如表1所示。 表1 使用租户的各种操作 操作 具体动作 说明 创建租户
配置HBase本地二级索引 登录MRS控制台，单击集群名称，选择“组件管理”。 在组件列表中选择“HBase > 服务配置”，在下拉列表中将“基础配置”切换为“全部配置”，进入HBase服务参数“全部配置”界面。 在HBase全部配置界面查看参数。
配置HBase本地二级索引 登录MRS控制台，在现有集群列表中单击集群名称，选择“组件管理”。 在组件列表中选择“HBase > 服务配置”，在下拉列表中将“基础配置”切换为“全部配置”，进入HBase服务参数“全部配置”界面。 在HBase全部配置界面查看相关参数。
MRS 3.1.5补丁说明 MRS 3.1.5.0.3补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.5.0.3 发布时间 2023-11-27 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 安装MRS 3.1.5.0.3补丁前，
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
设置Spark Core并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
配置HetuEngine资源组 资源组介绍 资源组机制从资源分配的角度控制实例的整体查询负载，并可以对查询实施排队策略。可以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的资源量
Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
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