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用户可以通过Impala的WebUI，在图形化界面查看Impala作业的相关信息。Impala的WebUI根据实例不同分为如下三种： StateStore WebUI：用于管理节点。 Catalog WebUI：用于查看元数据。 前提条件 已安装Impala服务的集群。 访问StateStore
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
rver在启动的时候，会启动一个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。ThriftServer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Thrift
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息： 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行，单击 可以查看列的详细信息。 在SparkSql语句编辑区输入查询语句。 单击后的三角并选择“解释”，编辑器将分析输入的查询语
lume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。 拦截器用在Flume的Source、Channel之间，大部分的Source都带有I
数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统域名”（如“10.10.10.10
成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 选择“Hue”，在“Hue WebUI”右侧，单击链接，打开Hue的WebUI，以创建的“hueuser”用户登录Hue WebUI。 Hue的WebUI支持以下功能： 使用“Query
在弹出的“Ssh”窗口中配置以下参数并单击“添加”。 User and Host：User为3中配置互信的用户，参数配置格式为：运行SSH任务的用户@运行SSH任务的节点的IP地址。例如该配置项的值可设置为：root@x.x.x.x。 Ssh command：提交作业的具体命令。
在弹出的“Ssh”窗口中配置以下参数并单击“添加”。 User and Host：User为3中配置互信的用户，参数配置格式为：运行SSH任务的用户@运行SSH任务的节点的IP地址。例如该配置项的值可设置为：root@x.x.x.x。 Ssh command：提交作业的具体命令。
数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，可通过登录MRS Doris集群的Manager界面，选择“集群 > 服务 > Doris > 实例”，查看任一FE实例的业务IP地址获取。 Doris FE实例IP地址可通过登录MRS Doris集群的Manager界面，选择“集群
以HetuEngine User和Data Source User键值对的形式配置多个HetuEngine的用户对应上面多个用户的其中一个。当使用不同的HetuEngine用户访问GaussDB时，可对应用不同的GaussDB的用户和密码。 表3 HetuEngine-GaussDB用户映射配置
当前实例并发执行的任务 Active Workers 当前实例中的有效Worker数量 ROWS/SEC 当前实例每秒处理的数据行数 Queued Queries 当前实例中等待队列中等待执行的任务数 RUNNABLE DRIVERS 当前实例中正在RUNNING的DRIVERS数量
与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了
2.2-准备开发用户中下载的user.keytab和krb5.conf文件拷贝到Linux环境的“/opt/conf”目录下，可参考5.4.1-编译并运行程序。 在二次开发过程中，PRINCIPAL需要用到的用户名，应该填写为带域名的用户名，例如创建的用户为test，域名为HADOOP
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行，单击 可以查看列的详细信息。 在SparkSql语句编辑区输入查询语句。 单击后的三角并选择“解释”，编辑器将分析输入的查询语
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
enabled 是否开启客户端的授权，需设为“true”。 true hive.security.authorization.createtable.owner.grants 将哪些权限赋给创建表的owner，建议设置为“ALL”。 ALL MetaStore服务的core-site.xml配置文件
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能
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