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SparkSQL权限管理部分集成了Hive权限管理的功能。使用SparkSQL权限管理功能需要使用Hive的MetaStore服务和页面上的赋权功能。 图1展示了SparkSQL权限管理的基本架构。主要包含了两部分：页面赋权和服务获权并判断。 页面赋权：SparkSQL仅支持页面赋权的方式。在FusionInsight
使用Loader从HDFS导出数据到ClickHouse 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS导出到ClickHouse。 前提条件 在FusionInsight Manager创建一个角色，添加ClickHouse
准备Spark本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
长时间等待超时。 当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时，会对系统造成负担。为了避免这种负担，MRS集群搭载了NameNode blacklist功能。 在新的Blacklisting DFSClient failover provider中，故障的
长时间等待超时。 当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时，会对系统造成负担。为了避免这种负担，MRS集群搭载了NameNode blacklist功能。 在新的Blacklisting DFSClient failover provider中，故障的
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spar
在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper时，为了避免访问连接ZooKeeper认证冲突，提供了样例代码使HBase客户端访问FusionInsight ZooKeeper和客户应用访问第三方ZooKeeper。 前提条件 已获取样例工
tenant1”租户添加/删除子租户，则需要同时绑定“Manager_tenant”和“tenant1_集群ID”两个角色。 如果租户关联了HBase服务且当前集群启用了Ranger鉴权，用户需要通过Ranger界面配置HBase相关执行权限。 描述 配置当前用户的描述信息。 单击“确定”完成用户创建。
SparkSQL权限管理部分集成了Hive权限管理的功能。使用SparkSQL权限管理功能需要使用Hive的MetaStore服务和页面上的赋权功能。 图1展示了SparkSQL权限管理的基本架构。主要包含了两部分：页面赋权和服务获权并判断。 页面赋权：SparkSQL仅支持页面赋权的方式。在FusionInsight
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spar
ck。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的session（0x144cb2b3e4b36ae4）与ZooKeeper服务端的session（0x164cb2b3e
来，在任务之间中，读写共享变量显然不够高效。Spark为两种常见的使用模式，提供了两种有限的共享变量：广播变量、累加器。 在对性能要求比较高的场景下，可以使用Kryo优化序列化性能 Spark提供了两种序列化实现： org.apache.spark.serializer.KryoSerializer：性能好，兼容性差
/opt/log1.txt,/opt/log2.txt --windowTime 2 “log1.txt”、“log2.txt”放置在本地时，需放在每个部署了Yarn NodeManager实例的节点上，权限为755。 表1 参数说明 参数名称 说明 <filePath> 指本地文件系统中文件路径
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
ck。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的session（0x144cb2b3e4b36ae4）与ZooKeeper服务端的session（0x164cb2b3e
表示每个HLog文件的最大大小。如果HLog文件大小大于该值，就会滚动出一个新的HLog文件，旧的将被禁用并归档。 这两个参数共同决定了RegionServer中可以存在的未进行Flush的hlog数量。当这个数据量小于MemStore的总大小的时候，会出现由于HLog文件过
策略预期不一致的现象，但查询结果非原始值，如需要与策略结果保持一致，则推荐使用“Nullify”脱敏策略。 对于不支持的数据类型，如果配置了脱敏策略或输出列涉及脱敏传递，最终都按“Nullify”脱敏策略处理。 配置Spark动态脱敏 修改JDBCServer实例配置，登录FusionInsight
“--enable-az-aware”这两个选项自由组合来选用副本分配策略。注意：使用“--enable-az-aware”选项的前提是服务端开启了跨AZ特性，即服务端启动参数“az.aware.enable”为“true”,否则会执行失败。 “--bootstrap-server”方式
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hive集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 使用华为云CDM服务“场景迁移功能”可以一键式便捷地完成Hive数据的迁移。 本章节以通过华为云CDM服务
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