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Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）
导入并配置HBase样例工程 背景信息 获取HBase开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
导入并配置HBase样例工程 背景信息 获取HBase开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。MRS集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
与其他云服务的关系 MRS服务与周边其他云服务的关系如图1所示。 图1 MRS与其他云服务的关系图 MRS服务与其他云服务的关系 表1 MRS服务与其他云服务的关系 服务名称 MRS服务与其他服务的关系 主要交互功能 虚拟私有云（Virtual Private Cloud） MR
计费说明 MRS服务计费简单、易于预测。MRS支持按需计费，同时您也可以选择更经济的包年、包月的包周期计费方式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中已经为您计算好了整个MRS集群的价格，您可一键完成购买。 计费项 购买MRS集群的费用包含两个部分： MRS服务管理费用 您可以在“费用中心
典型场景：从SFTP服务器导入数据到Hive 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Hive。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码，
使用Loader从SFTP服务器导入数据到Hive 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Hive。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和
配置LakeFormation数据连接前准备 配置LakeFormation实例 登录华为云管理控制台，在左上角单击“”，选择“大数据 > 湖仓构建 LakeFormation”进入LakeFormation控制台。 单击页面右上角“购买实例”，参考创建LakeFormation
Hive开源增强特性 Hive开源增强特性：支持HDFS Colocation HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HD
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
ALM-12062 OMS参数配置同集群规模不匹配 告警解释 系统每一个小时，整点检查一次OMS参数配置和集群规模是否匹配，如果检查OMS配置的参数不足以支撑当前的集群规模，系统将发送此告警。待用户修改OMS参数配置，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
Iceberg常用参数 本章节主要介绍Iceberg重要配置的详细信息。Iceberg表支持使用表属性来配置表的行为，例如读取器的默认拆分大小。 表1 读属性 属性名称 默认值 描述 read.split.target-size 134217728（128MB） 用于设置数据被拆分后的大小。
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
管理MRS集群用户组 根据不同业务场景需要，管理员使用Manager创建并管理不同用户组。用户组通过绑定角色获取操作权限，用户加入用户组后，可获得用户组具有的操作权限。用户组同时可以达到对用户进行分类并统一管理多个用户。 MRS 3.x及之后版本，Manager最大支持5000个用户组（包括系统内置用户组）。
创建HBase全局二级索引 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可以在某个列上添加索引。 对于未建立索引的用户表，该工具允许用户同时添加和构建索引。 创建HBase全局二级索引 在HBase客户端执行以下命令即可添加或创建索引，执行命令后，指定的索引将被添加到表中： hbase
添加Impala的Ranger访问权限策略 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 操作场景 在创建完安装了Ranger组件的MRS集群后，Hive/Impala的权限控制集成在Ranger中，由于Impala复用Hive的权限策略，本章节主要介绍Hive组件如何集成在Ranger中。
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