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调测Kafka Token认证机制样例程序 Kafka服务端配置Kafka Token认证。 登录FusionInsight Manager管理界面，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置”，打开Kafka服务配置页面。 开启Token认证机制。 查找配置项“delegation.token.master.key
调测Kafka Token认证机制样例程序 Kafka服务端配置Kafka Token认证。 登录FusionInsight Manager管理界面，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置”，打开Kafka服务配置页面。 开启Token认证机制。 查找配置项“delegation.token.master.key
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行
配置HBase数据压缩格式和编码 操作场景 HBase可以通过对HFile中的data block编码，减少Key-Value中Key的重复部分，从而减少空间的使用。目前对data block的编码方式有：NONE、PREFIX、DIFF、FAST_DIFF和ROW_INDEX_V1
配置HBase数据压缩格式和编码 操作场景 HBase可以通过对HFile中的data block编码，减少Key-Value中Key的重复部分，从而减少空间的使用。目前对data block的编码方式有：NONE、PREFIX、DIFF、FAST_DIFF和ROW_INDEX_V1
开源confluent-kafka-go连接MRS安全集群 用户问题 开源confluent-kafka-go如何连接MRS的安全集群？ 问题现象 开源confluent-kafka-go连接MRS的安全集群失败。 原因分析 confluent-kafka-go依赖的库librdkafka
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce
配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6
MRS 2.1.0.2补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.1.0.2 发布时间 2020-04-22 解决的问题 MRS 2.1.0.2 修复问题列表： MRS Manager nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor
配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号
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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce
配置AM作业自动保留 配置场景 在YARN中，ApplicationMaster(AM)与Container类似，都运行在NodeManager(NM)上（本文中忽略未管理的AM）。AM可能由于多种原因崩溃、退出或关闭。如果AM停止运行，ResourceManager(RM)会关闭
Savepoints相关问题解决方案 用户必须为job中的所有算子均分配ID吗？ 严格的说，用户只给有状态的算子分配IDs即可，因为在savepoint中仅包括有状态的算子的状态，没有状态的算子并不包含在savepoint中。 在实际应用中，强烈建议用户给所有的算子均分配ID，因为有些
查看HBase应用调测结果 操作场景 HBase应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HBase日志获取应用运行情况。 操作步骤 运行结果会有如下成功信息： ... 2020-01-09 10:43:49,338 INFO [main] examples.HBaseExample
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA
配置AM作业自动保留 本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 在YARN中，ApplicationMaster(AM)与Container类似，都运行在NodeManager(NM)上（本文中忽略未管理的AM）。AM可能由于多种原因崩溃、退出或关闭。如果AM停止运行，
使用旧插件storm-kafka时如何正确设置offset 问题 当前虽然默认推荐使用storm-kafka-client插件进行安全kafka对接，但仍然存在使用旧插件storm-kafka的用户和场景，在这种场景下如何正确指定消费的offset，避免每次重启拓扑后都从头开始消费
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
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