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MRS存算分离配置流程说明 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统）
MRS 3.2.0-LTS.1补丁说明 MRS 3.2.0-LTS.1.7补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.7 发布时间 2024-02-21 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题
创建Hive角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
MRS 2.1.0.8补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.1.0.8 发布时间 2020-08-04 解决的问题 MRS 2.1.0.8 修复问题列表： MRS Manager 解决委托访问OBS，ECS接口限流问题 MRS Manager支持多人登录
创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异
准备连接集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Flink权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“系统 > 权限
IoTDB Kafka样例程序 功能简介 该样例介绍如何通过Kafka将数据发送到IoTDB。 代码样例 Producer.java： 该样例展示如何将时序数据发送到Kafka集群。 根据实际场景，修改“KafkaProperties.java”文件中的“TOPIC”变量，例如：public
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
使用Keytab文件进行Session安全认证 功能简介 使用Keytab文件进行Session认证。 准备操作 登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 用户”，下载参考准备MRS应用开发用户准备的开发用户的认证凭据。 代码样例 以下代码片段仅为演示
ClickHouse索引设计 一级索引设计 在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升查询性能
安装客户端（3.x及之后版本） 操作场景 该操作指导用户在MRS集群创建成功后安装MRS集群所有服务（不包含Flume）的客户端。Flume客户端安装请参见安装Flume客户端。 客户端可以安装在集群内的节点上，也可以安装在集群外的节点上。 修改集群内组件的服务端配置后，建议重新安装客户端
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）
Consumer消费数据时存在重复消费现象 问题背景与现象 当数据量较大时会频繁地发生rebalance导致出现重复消费的情况，关键日志如下： 2018-05-12 10:58:42,561 | INFO | [kafka-request-handler-3] | [GroupCoordinator
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
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
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