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计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个按需计费的MRS普通版分析集群，规格配置如下： master_node_default_group节点组（简称Master节点组）： 节点个数：3 节点规格：c6.2xlarge.2（8vCPUs，16GB）
运行MRS作业时如何读取OBS加密数据 MRS 1.9.x支持使用OBS文件系统中加密后的数据来运行作业，同时支持将加密后的作业运行结果存储在OBS文件系统中。目前仅支持通过OBS协议访问数据。 OBS支持使用KMS密钥的加解密方式对数据进行加解密，所有的加解密操作都在OBS完成，同时密钥管理在DEW服务。
System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发，具体的API接口内容请参考HDFS
System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发，具体的API接口内容请参考HDFS
FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发，具体的API接口内容请参考HDFS
行安全认证，以确保通信的安全性，Hive应用开发需要进行ZooKeeper和Kerberos安全认证。 JDBC样例工程包含安全认证代码，支持在Windows与Linux环境运行，不依赖集群客户端。HCatalog、Python、Python3样例工程仅提供Linux环境运行示例
批量导入Loader作业 操作场景 Loader支持批量导入某个配置文件中的所有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导入作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 如果作业所在的分组不存在，则会自动先创建该分组。当前用户就是该分组的创建者，拥有该分组的编辑“Jobs
'master1:7051,master2:7051,master3:7051' ); 报错如下： 回答 当前Impala版本开启Ranger鉴权后，暂不支持创建Kudu外表。 如果当前集群中无Kudu服务，需要在Impalad的自定义配置中指定--kudu_master_hosts=master1:7051
本章节主要介绍如何在spark-sql中操作Iceberg表，推荐使用Hive Catalog方式登录spark-sql。 Iceberg当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 前提条件 已安装Spark服务，且服务运行状态正常。 已安装Spark客户端，详细操作请参见安装客户端（3.x及之后版本）。
1：MapReduce 2：Spark 3：Hive Script 4：HiveSQL（当前不支持） 5：DistCp，导入、导出数据。 6：Spark Script 7：Spark SQL，提交SQL语句（该接口当前不支持） 默认取值： 不涉及 file_action 否 String 参数解释：
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update
使用HDFS快照快速恢复组件业务数据 操作场景 使用DistCp备份数据时，本集群HDFS中将保存备份数据的快照信息。FusionInsight Manager支持使用本地的快照快速恢复数据，减少从备集群恢复数据使用的时间。 管理员可以通过FusionInsight Manager与本集群HDFS保存
1：MapReduce 2：Spark 3：Hive Script 4：HiveSQL（当前不支持） 5：DistCp 6：Spark Script 7：Spark SQL（该接口当前不支持） 默认取值： 不涉及 file_action String 参数解释： 导入导出数据。 约束限制：
FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发，具体的API接口内容请参考HDFS
mapreduce.app-submission.cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务的配置项。当该参数的值设为“true”时，表示支持。当该参数的值设为“false”时，表示不支持。 true 父主题： 使用Mapreduce
名。 输出字段名：配置输出字段名。 对齐类型：配置清除方式（前空格、后空格、前后空格）。 map 是 无 数据处理规则 清空值两边的空格，支持只清除左边、只清除右边和同时清除左右空格。 传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。
column = value ...] [WHERE expression] 描述 根据条件更新表数据。 限制 仅支持orc格式的事务表，并且不能为external Table。 不支持set(column_name1,column_name2,…)=(value1,value2,…)的语法。
mapreduce.app-submission.cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务的配置项。当该参数的值设为“true”时，表示支持。当该参数的值设为“false”时，表示不支持。 true 父主题： 使用MapReduce
名。 输出字段名：配置输出字段名。 对齐类型：配置清除方式（前空格、后空格、前后空格）。 map 是 无 数据处理规则 清空值两边的空格，支持只清除左边、只清除右边和同时清除左右空格。 传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。
调测HetuEngine Python3应用 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 在python3程序代码完成开发后，可以在Windows环境或者上传到Linux环境进行调测，和集群业务平面网络互通时，可以直接在本地进行调测。 操作步骤 参考导入并配置HetuEngine
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