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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceManager
HBase企业级能力增强 配置HBase全局二级索引提升查询效率 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用Spark BulkLoad工具同步数据到HBase表中 配置HBase冷热分离 配置RSGroup管理RegionServer
Flink安全认证机制说明 Flink认证和加密 Flink集群中，各部件支持认证。 Flink集群内部各部件和外部部件之间，支持和外部部件如YARN、HDFS、ZooKeeprer进行Kerberors认证。 Flink集群内部各部件之间，如Flink client和JobManager
HDFS容量达到100%导致上层服务HBase、Spark等不可用 用户问题 集群的HDFS容量使用达到100%，HDFS服务状态为只读，导致上层服务HBase、Spark等上报服务不可用告警。 问题现象 HDFS使用容量100%，磁盘容量只使用85%左右，HDFS服务状态为只读，
添加Kafka的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Kafka用户配置Kafka主题的读、写、管理权限以及集群的管理权限，本章节以为用户“test”添加 “test” 主题的“生产”权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建用户需要配置权限的用户
添加Yarn的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Yarn用户配置Yarn管理员权限以及Yarn队列资源管理权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建需要配置权限的用户、用户组或Role。 操作步骤 登录FusionInsight
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的
添加Kafka的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Kafka用户配置Kafka主题的读、写、管理权限以及集群的管理权限，本章节以为用户“test”添加 “test” 主题的“生产”权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建用户需要配置权限的用户
配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job
添加Yarn的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Yarn用户配置Yarn管理员权限以及Yarn队列资源管理权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建需要配置权限的用户、用户组或Role。 操作步骤 登录FusionInsight
INSERT INTO 命令功能 INSERT命令用于将SELECT查询结果加载到Hudi表中。 命令格式 INSERT INTO tableIndentifier select query; 参数描述 表1 INSERT INTO参数 参数 描述 tableIndentifier
Hive企业级能力增强 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 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
有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 问题 MRS 3.x及之后版本HBase bulkLoad任务（单个表有26T数据）有210000个map和10000个reduce，任务失败。 回答 ZooKeeper IO瓶颈观测手段：
MRS集群加固策略说明 加固Tomcat 在FusionInsight Manager软件安装及使用过程中，针对Tomcat基于开源做了如下功能增强： 升级Tomcat版本为官方稳定版本。 设置应用程序之下的目录权限为500，对部分目录支持写权限。 系统软件安装完成后自动清除Tomcat
用户A如何查看用户B创建的Hive表？ MRS 3.x之前版本： 登录MRS Manager，选择“系统设置 > 权限配置 > 角色管理”。 单击“添加角色”，输入“角色名称”和“描述”。 在“权限”的表格中选择“Hive > Hive Read Write Privileges”
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的
Spark应用开发常见问题 Spark接口介绍 Spark应用调优 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM
Doris集群高可用方案概述 支持MySQL协议的客户端通过FE与Doris集群建立连接，为了防止单点故障通常需要部署多个FE节点，并在多个FE上部署负载均衡来实现Doris的高可用。 根据不同业务的使用场景，可以选择如下的方式配置Doris高可用功能： 业务侧代码实现 SDK ELB
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