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配置MRS集群用户的OBS的细粒度访问权限 开启细粒度权限时，用户通过该指导配置访问OBS权限，实现MRS用户对OBS文件系统下的目录权限控制。 该章节内容不适用于MRS 1.9.2版本。 如需对MRS的用户访问OBS的资源进行详细控制，可通过该功能实现。例如，您只允许用户组A访
Spark应用开发常用概念 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HB
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HB
配置Flume加密传输 操作场景 该操作指导安装工程师在集群安装完成后，设置Flume服务（Flume角色）的服务端和客户端参数，使其可以正常工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群及Flume服务。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。
Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
HetuEngine用户权限说明 HetuEngine在集群已启用Kerberos认证（安全模式）时提供了如下两种权限管控方式，默认使用Ranger权限模型；在集群未启用Kerberos认证（普通模式）时提供了Ranger权限模型，默认未开启Ranger权限模型： Ranger权
SparkSQL用户权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组，才能获得权限。
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用 编译并运行程序 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。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples”中单击“Run
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本） 编译并运行程序 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。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples”中单击“Run
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本） 编译并运行程序 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。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples”中单击“Run
SparkSQL权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组，才能获得权限。
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） ClickHouse应用程序也支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） 编译并运行程序 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。 操作步骤 单击IDEA右边Maven窗口的“Reload All
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） 编译并运行程序 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。 操作步骤 单击IDEA右边Maven窗口的“Reload All
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
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