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配置Spark任务不获取HBase Token信息 配置场景 使用Spark提交任务时，Driver默认会去HBase获取Token，访问HBase则需要配置文件“jaas.conf”进行安全认证。此时若用户未配置“jaas.conf”文件，会导致应用运行失败。 因此，根据应用是否涉及HBase进行以下处理：
准备Presto HCatalog应用开发环境 为了运行Presto组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。此处以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Presto服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程获取Presto示例工程。
创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //
创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //
建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。
建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。
HBase服务数据读写示例安全认证（多集群互信场景） 场景说明 当不同的多个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync
HBase应用开发简介 HBase简介 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。
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要
HBase Region的多点分割 功能简介 一般通过org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin进行多点分割。 分割操作只对空Region起作用。 可在创建表时对表进行预分区，或者对某些region直接进行split操作来替代。 本例使用m
查看Ranger审计信息 Ranger管理员可通过Ranger界面查看Ranger运行审计日志及组件使用Ranger鉴权后权限管控审计日志信息。 查看Ranger审计信息内容 使用Ranger管理员用户rangeradmin登录Ranger管理页面，具体操作可参考登录Ranger
HBase应用开发简介 HBase简介 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。
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
HBase应用开发简介 HBase简介 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。
准备Hive HCatalog开发环境 为了运行Hive组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程 获取Hive示例工程。 在Hive示例工程根目录，执行mvn
Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表参数规范如下所示： 表1 Flink流式读Hudi表参数规范 参数名称 是否必填 参数描述 示例 Connector 必填 读取表类型。 hudi Path 必填 表存储的路径。 根据实际情况填写 table.type 必填
创建CDL数据比较任务作业 操作场景 数据比对即是对源端数据库中的数据和目标端Hive中的数据作数据一致性校验，如果数据不一致，CDL可以尝试修复不一致的数据。 当前数据对比任务支持手动全量任务比对。数据比对任务采用On Yarn的运行形态，比对结果会上传到HDFS目录。 数据比对目前仅支持基本数据类型比对，
ALM-45329 Presto Coordinator资源组排队任务超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统通过jmx接口查询资源组的排队任务数即QueuedQueries指标，当检测到资源组排队数大于阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别
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