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配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器，旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡
创建集群时配置LakeFormation数据连接 该章节指导用户在创建MRS 3.3.0-LTS集群时配置LakeFormation数据连接，并在创建完成后配置MRS集群相关参数完成与LakeFormation的对接。 创建集群时配置LakeFormation数据连接 进入购买MRS
创建MRS集群用户 默认情况下，系统只有一个用户“admin”具有Manager最高操作权限。管理员应根据实际业务场景需要，通过Manager创建新用户并指定其操作权限以满足业务使用。 MRS 3.x及之后版本，FusionInsight Manager最大支持50000个用户（包括系统内置用户
YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet
创建集群时配置LakeFormation数据连接 该章节指导用户在创建MRS 3.3.0-LTS集群时配置LakeFormation数据连接，并在创建完成后配置MRS集群相关参数完成与LakeFormation的对接。 创建集群时配置LakeFormation数据连接 进入购买MRS
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA
MRS Hive对接CSS服务配置说明 应用场景 利用Elasticsearch-Hadoop插件，完成Hive和CSS服务的Elasticsearch直接的数据交互，通过Hive外部表的方式，可以快速将Elasticsearch索引数据映射到Hive表中。 Elasticsearch-Hadoop
Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则
HDFS on Hue Hue提供了文件浏览器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用HDFS。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，例如使用HDFS
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA
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Kafka用户权限说明 操作场景 在启用Kerberos认证的集群中，用户使用Kafka前需要拥有对应的权限。MRS集群支持将Kafka的使用权限，授予不同用户。 Kafka默认用户组如表1所示。 Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”
ALM-18022 Yarn队列资源不足 告警解释 MRS 3.3.1之前版本：告警模块按60秒周期检测Yarn队列资源，当队列可用资源或队列AM（ApplicationMaster）可用资源不足时，产生该告警。 当可用资源充足时，该告警自动消除。 MRS 3.3.1及之后版本：告警模块按周期
离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Doris创建Catalog成功读取Hive外表数据并写入Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍： 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似
导入并配置ClickHouse样例工程 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地环境的时间与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。集群的时间可通过FusionInsight Manager
Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java
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