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SparkSQL用户权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组，才能获得权限。
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨
产生告警的主机名。 对系统的影响 产生告警的Flume Agent实例无法提供正常功能，定义在该实例下的数据传输任务暂时中断，对于实时数据传输，会丢失实时数据。 可能原因 JAVA_HOME目录不存在或JAVA权限异常。 Flume Agent目录权限异常。 处理步骤 检查Flume
9版本为例，讲解如何使用FineBI访问安全模式MRS集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngin
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark
wxk.lineorder02 例如执行后结果如下，数据写入Doris成功，且按照UNIQUE KEY指定字段自动去除重复数据。 父主题： 实时OLAP数据分析
from example_db.lineorder_stream_u; 例如查询结果如下，查询数据成功，且符合预期，表示导入成功。 父主题： 实时OLAP数据分析
后写入的数据。 hive表数据共20行，其中10行数据对应Doris的unique字段重复： Doris的unique表数据： 父主题： 实时OLAP数据分析
select * from wxk.lineorder_orc02; 例如执行后结果如下，数据写入Doris成功，且数据符合预期结果。 父主题： 实时OLAP数据分析
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
lineorder_noid; 例如执行后结果如下，MySQL数据写入Doris成功，且按照UNIQUE KEY指定字段自动去除重复数据。 父主题： 实时OLAP数据分析
lineorder_brokerload_u 可以查看到MySQL数据导入Doris成功，且根据UNIQUE KEY指定字段自动去重 父主题： 实时OLAP数据分析
op、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 维护策略声明 MRS集群资源归属于用户，MRS提供基于该资源的半托管云服务能力，用户拥有对集群
业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。 数据在平台内各个组件间的流向，比如使用什么组件采集数据，采集完数据后数据如何流向下一层组件，
成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工 建议使用Hive/Spark进行数据批量加工，FilkSQL进行数据增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数
StarRocks，新一代极速全场景数据仓库 Hudi：新一代流式数据湖平台 高性能利器-MRS ClickHouse重磅推出 基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍 大数据分析实践 实时数据湖表存储设计方法（基于Hudi表）
的数据实时容灾功能，确保后续主集群中修改的数据能够实时同步到备集群中。 一次只能针对一个HTable进行数据同步。 enable_table_replication '表名' 如果备集群中不存在与要开启实时同步的表同名的表，则该表会自动创建。 如果备集群中存在与要开启实时同步的表同名的表，则两个表的结构必须一致。
图1 Hudi基本架构 Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视图/增量视图/实时视图），支持快速数据分析。 MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性能准实时摄取，为查询提供最新数据。 支持并发读写，基于snapshot的隔离机制实现写入时可读取。
Streaming作业以消费Kafka数据。 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。基于业务需要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中，向Kafka组件发送数据。 MRS
例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集：利用Flume实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入：利用Kafka实现万级别的电梯数据的实时接入。
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