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SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备a
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备a
.print(); env.execute(); } } 父主题： 异步Checkpoint机制程序
运行结果。 每隔6秒钟触发一次checkpoint，然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 父主题： 异步Checkpoint机制程序
执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
执行以下命令打开HBase负载均衡功能，并确认是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
（普通模式）请跳过该操作） 执行以下命令查看负载均衡功能是否打开。 hbase shell balancer_enabled 若执行结果为“true”则表示已打开负载均衡功能。 是，执行20。 否，执行18。 执行以下命令打开负载均衡功能，并确认是否成功打开。 balance_switch
中的任意资源之前均需要通过身份认证，建立安全会话链接。MRS通过KrbServer为所有组件提供Kerberos认证功能，实现了可靠的认证机制。 LdapServer支持轻量目录访问协议（Lightweight Directory Access Protocol，简称为LDAP）
WindowStatisticWithChk) .print() env.execute() } } 父主题： 异步Checkpoint机制程序
edMergeTree引擎与ZooKeeper实现了复制表机制，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询，使用很方便
SQL可以选择使用MR引擎执行。 可靠性增强。Hue自身主备部署。Hue与HDFS、Oozie、Hive、Yarn等对接时，支持Failover或负载均衡工作模式。 父主题： Hue
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
annel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的S
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。
IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，或者使用SessionPool进行复用连接。
“TOKENID”和“HMAC”参考Kafka Token认证机制工具使用说明为用户生成Token时产生。 在使用Token认证机制时，需要把Kerberos认证机制注释掉，保证代码运行过程中只使用一个认证机制，如下所示： public static void main(String[]
“TOKENID”和“HMAC”参考Kafka Token认证机制工具使用说明为用户生成Token时产生。 在使用Token认证机制时，需要把Kerberos认证机制注释掉，保证代码运行过程中只使用一个认证机制，如下所示： public static void main(String[]
Clickhouse快是因为采用了并行处理机制，即使一个查询，默认也会用服务器一半的CPU去执行，所以ClickHouse对高并发查询的场景支持的不够。 官方默认的最大并发数是100，可以根据实际场景调整并发配置，实际使用中并发数配置的是150，建议不超过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
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