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灰色不能选择的用户组和用户则不能进行IAM用户同步。 同步请求下发后，返回MRS控制台在左侧导航栏中选择“操作日志”页面查看同步是否成功，日志相关说明请参考查看MRS云服务操作日志。 同步成功后，即可使用IAM同步用户进行后续操作。 当IAM用户的用户组的所属策略从MRS ReadOnlyAccess向MRS
持默认即可。 单击“立即购买”，确认配置信息，并单击“提交”。 创建完成后，在“负载均衡器”界面，选择对应的区域即可看到新建的负载均衡器。查看并获取该负载均衡器的私有IP地址。 添加ELB监听器 详细操作步骤请参考添加监听器。 在“负载均衡器”界面，单击需要添加监听器的负载均衡名称。
登录FusionInsight Manager，具体请参见访问集群Manager。然后选择“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”。 查看ZooKeeper角色实例的IP地址。 记录ZooKeeper角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况，准备好客户端，参考使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。
通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java，如图1所示： 图1 运行Producer.java 运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口
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。
createTopology()); } Storm不支持将HDFS的目的文件路径设置为HDFS的SM4加密分区。 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Storm样例工程应用。 将1导出的本地Jar包，5中获取的配置文件和6中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Storm业务。
置，从而控制不同的用户可以访问不同的Topic。Topic的权限信息，需要在Linux客户端上，使用“kafka-acls.sh”脚本进行查看和设置。 操作场景 该任务指导Kafka管理员根据业务需求，为其他使用Kafka的系统用户授予相关Topic的特定权限。 Kafka默认用户组信息表所示。
持默认即可。 单击“立即购买”，确认配置信息，并单击“提交”。 创建完成后，在“负载均衡器”界面，选择对应的区域即可看到新建的负载均衡器。查看并获取该负载均衡器的私有IP地址。 添加ELB监听器 详细操作步骤请参考添加监听器。 在“负载均衡器”界面，单击需要添加监听器的负载均衡名称。
通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段a_str和b_str。 源文件如下： 配置“Hive输出”算子，将a_str和b_str输出到Hive的表中。 执行成功后，查看表数据： 父主题： 输出算子
处理步骤 检查Topic副本数配置。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，单击此告警所在行的，查看定位信息中上报告警的“主题名”列表。 确认发生告警Topic是否需要增加副本。 是，执行3。 否，执行5。 在FusionInsight客
通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段a_str和b_str。 源文件如下： 配置“Hive输出”算子，将a_str和b_str输出到Hive的表中。 执行成功后，查看表数据： 父主题： Loader输出类算子
r2的地址连接。 HiveServer2服务的主机名可以在Manager界面选择“集群 > 服务 > Hive > 实例”，在“实例”界面查看“HiveServer”的“主机名称”获取。 在运行样例代码前，需要将样例代码中的PRNCIPAL_NAME改为安全认证的用户名。 父主题：
在“备份配置”指定需要备份的数据。 支持备份元数据和业务数据。 各组件不同数据的备份任务操作请参考备份恢复MRS集群数据。 单击“确定”保存。 在备份任务列表，可以查看刚创建的备份任务。 在指定的备份任务“操作”列，选择“更多 > 即时备份”，可以立即运行备份任务。 创建元数据备份任务（MRS 2.x及之前版本）
Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > ZooKeeper”，单击“资源”，在表“资源使用（按二级Znode）”中，查看告警对应Znode是否被写入较多数据。 是，执行3。 否，执行4。 图1 资源使用（按二级Znode） 登录ZooKeeper客户端，删除告警对应Znode下的无用数据。
ClickHouse系统表日志过大时如何添加定期删除策略？ 问题现象 客户使用ClickHouse，系统表产生的日志过大，一次性删除会耗费较长时间，客户可以添加定期删除策略，即添加TTL。 处理步骤 MRS 3.3.0及之后版本，在Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse>
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
return tuple2.value(); } }); //汇总计算字数的总时间。 JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair( new PairFunction<String
examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。
Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > ZooKeeper”，单击“资源”，在表“资源使用（按二级Znode）”中，查看告警对应顶级Znode是否被写入较多数据。 是，执行3。 否，执行5。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警
参考Hive JDBC代码用例开发的业务应用运行失败 问题背景与现象 用户参考Hive组件的“jdbc-examples”样例工程，完成其自身业务应用开发后，运行此应用失败。应用侧报如下异常： .......... 2017-05-11 14:33:52.174 ERROR
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