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需要将待分析数据上传至OBS系统，MRS使用OBS中的数据进行计算分析。 MRS也支持将OBS中的数据导入至HDFS中，使用HDFS中的数据进行计算分析。数据完成处理和分析后，您可以将数据存储在HDFS中，也可以将集群中的数据导出至OBS系统。HDFS和OBS也支持存储压缩格式的
在Ranger首页的“Service Manager”区域内，单击组件名称下的权限插件名称，即可进入组件安全访问策略列表页面。 各组件的策略列表中，系统默认会生成部分条目，用于保证集群内的部分默认用户或用户组的权限（例如supergroup用户组），请勿删除，否则系统默认用户或用户组的权限会受影响。
信息等内容，如图3所示。 图3 集群状态信息 单击可查看“任务管理中心”中近100次操作任务的任务名、状态、进度、开始时间和结束时间。 对于启动、停止、重启以及滚动重启操作，在任务执行过程中，单击任务列表中的对应任务名称，单击“中止”按钮，根据界面提示输入系统管理员密码后，用户可
功。 是，执行3.e。 否，执行4。 等待约两分钟，查看告警列表中的DBService服务不可用告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行4。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。
在MRS集群“文件管理”页面进行文件的导入导出操作后，您可以在“作业管理”页面查看Distcp类型的作业详情。 状态 显示作业的状态。 已提交：作业已提交。 已接受：作业提交成功后的初始状态。 运行中：作业执行过程中。 已完成：作业执行完成，并且执行成功。 已终止：作业执行过程中，停止执行。 异常：作
通过DataArts Studio或者在MRS管理控制台无法提交作业。 问题影响 作业无法提交，业务中断。 处理步骤 确认异常来源。 查看作业日志中收到的错误码，确认错误码是属于APIG还是MRS。 若是公共APIG的错误码（APIG的错误码是APIGW开头），联系公共APIG维护人员。
可能原因 临时端口不满足当前业务需求。 系统环境异常。 处理步骤 扩大临时端口范围。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 在实时告警列表中，单击此告警。在“告警详情”区域，获取告警所在主机IP地址。 使用PuTTY工具，以omm用户登录告警所在主机。 执行cat /proc/s
Sink是否故障。 确认Flume Sink是否是HDFS类型。 是，执行1.b。 否，执行1.c。 在MRS的告警列表中查看是否有“ALM-14000 HDFS服务不可用”告警产生，服务列表中HDFS服务是否已停止。 是，如果有告警参考“ALM-14000 HDFS服务不可用”的处理步骤处理该故
S集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现从Hive表中读取数据并重新写入HBase表。 本章节对应示例场景的开发思路： 查询指定Hive表的数据。 根据表中数据的key值去HBase指定表中做查询。 把相关的数据记录相加后重新写入HBase表。 创建MRS集群 购买一个MRS
使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将
使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生
和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟。打开日志文件查找“Result=FAIL”关键字筛选执行错误语句的日志信息，再根据日志信息中的“UserName”查看执行错误语句的用户。 输入正确的HiveQL语句，观察命令是否正确执行。 是，执行4.e。 否，执行2.a。 检查HBase服务是否异常。
数据导入到集群 export 集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务
口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 运行前置操作 安全模式下Spark
口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
uper，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5
具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 MRS对外提供了基于HBase组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现MRS集群中的HBase表创建、数据插入、索引创建、表删除等操作。
该问题是由于HDFS客户端运行时所需的内存超过了HDFS客户端设置的内存上限（默认为128MB）。可以通过修改“<客户端安装路径>/HDFS/component_env”中的“CLIENT_GC_OPTS”来修改HDFS客户端的内存上限。例如，需要设置该内存上限为1GB，则设置： CLIENT_GC_OPTS="-Xmx1G"
rbonData Table，用于加载数据和执行查询操作。 加载数据到CarbonData表 用户从HDFS中的CSV文件加载数据到所创建的表中。 在CarbonData中查询数据 在CarbonData表加载数据之后，用户可以执行所需的查询操作，例如groupby或者where等。
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