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fka每个Partition中的数据，数据高可靠。 从实现上来看，DirectKafka的性能更好，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好了不少。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。 数据接收器作为一个Kafka的消费者，对于它的配置
fka每个Partition中的数据，数据高可靠。 从实现上来看，DirectKafka的性能更优，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好了不少。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。 数据接收器作为一个Kafka的消费者，对于它的配置
在“任务名称”填写备份任务的名称。 在“备份对象”选择待操作的集群。 在“备份类型”选择备份任务的运行类型。 “周期备份”表示按周期自动执行备份，“手动备份”表示由手工执行备份。 表1 周期备份参数 参数 示例 参数说明 开始时间 2024/11/22 10:29:11 任务第一次启动的时间。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
luster1的userA没有访问本集群HBase meta表权限，但是cluster2的userA有访问该集群HBase meta表权限，则cluster1的userA可以访问cluster2的HBase meta表。 跨Manager之间的安全集群间组件互相访问，需要先配置系统互信。
选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”，勾选“default”的 “查询”、“插入”、“建表”、“递归”。 编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”，勾选“default”的“提交”，单击“确定”保存。
--catalog gbase_1 --schema gbasedb 执行以下命令，可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; GBase与HetuEngine数据类型映射 表3 GBase与HetuEngine数据类型映射 GBase类型 HetuEngine类型
检查是否RocksDB的Compaction压力过大并伴随ALM-45646告警 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”。 在告警列表中，查看是否存在告警“ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值”。 是，执行3。 否，执行5。 参考ALM-45646
在首页中单击“HDFS”区域的组件插件名称，例如“hacluster”。 单击“Add New Policy”，添加HDFS权限控制策略。 根据业务需求配置相关参数。 表1 HDFS权限参数 参数名称 描述 Policy Name 策略名称，可自定义，不能与本服务内其他策略名称重复。 Policy Conditions
Manager最大支持1000个用户。 创建用户（MRS 3.x及之后版本） 登录FusionInsight Manager。 选择“系统 > 权限 > 用户”。 在用户列表上方，单击“添加用户”。 填写“用户名”。用户名由数字、字母、下划线、中划线（-）或空格组成，不区分大小写，不能与系统或操作系统中已有的用户名相同。
通常情况下，不允许对备集群的灾备表进行表级别的操作，例如修改表属性、删除表等，一旦误操作备集群后会造成主集群数据同步失败、备集群对应表的数据丢失。 主集群的HBase表已启用容灾功能同步数据，用户每次修改表的结构时，需要手动修改备集群的灾备表结构，保持与主集群表结构一致。 操作步骤 配置主集群普通写数据容灾参数。
xml中。 升级完默认配置变更为false，MRS集群上的Yarn应用进程首先从节点级缓存服务meta中获取临时AKSK，meta故障时也不直接访问ECS元数据接口，以免触发流控导致节点被加入黑名单。 如果希望meta故障时，从ecs元数据接口获取临时AKSK，则将参数配置为true。
Key构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBas
rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要获取的rowkey信息的RDD。 以HBaseC
rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要获取的rowkey信息的RDD。 以HBaseC
nodemanager.resource.cpu-vcores 表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8。 目前推荐将该值设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 8 物理CPU使用百分比 建议预留适量的CPU给操作系统和其他进程（数据库、HBase等）外，剩余的CPU核都分配给YARN。可以通过如下配置参数进行调整。
处理步骤 检查是否Level0层SST文件数太多 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”。 在告警列表中，查看是否存在告警“ALM-45644 RocksDB的Level0层SST文件数持续超过阈值”。 是，执行3。 否，执行5。 参考ALM-45644
选择集群所属的企业项目。 通信安全授权 勾选 勾选确认授权。 图1 购买Hadoop分析集群 单击“立即购买”，进入任务提交成功页面。 单击“返回集群列表”，在“现有集群”列表中可以查看到集群创建的状态。 集群创建需要时间，所创集群的初始状态为“启动中”，创建成功后状态更新为“运行中”，请您耐心等待。 步骤二：创建集群用户
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
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