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添加Hive的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Hive用户进行相关的权限设置。Hive默认管理员账号为hive，初始密码为Hive@123。 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、用户组或Role。
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。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方法：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist
编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行
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
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hbase
添加MRS组件自定义参数 MRS集群内各个大数据组件通常支持开源社区的所有参数，其中部分常用场景的配置参数支持在MRS管理控制台或者Manager中进行修改，且部分组件的客户端可能不包含开源特性的所有参数。 如果需要修改或者添加界面中未包含的配置参数，用户可以通过自定义配置项功能为组件添加新的参数
MRS 3.1.5补丁说明 MRS 3.1.5.0.3补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.5.0.3 发布时间 2023-11-27 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。 安装MRS 3.1.5.0.3补丁前，
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hbase
添加HetuEngine的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为HetuEngine用户配置操作数据源的数据库、表、列的管理权限。 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、用户组或角色。 用户已加入hetuuser
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
Storm-HBase开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm和HBase交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 安全模式下登录方式分为两种，票据登录和keytab文件登录，两种方式操作步骤基本一致。票据登录方式为开源提供的能力，存在票据过期问题
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
配置ClickHouse通过用户密码对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse通过用户名和密码的方式连接Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为安全模式（开启Kerberos认证）
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
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
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Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
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
使用命令行运行Loader作业 操作场景 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请重新下载并安装客户端
签发Flink证书样例 将该样例代码生成generate_keystore.sh脚本，放置在Flink客户端的bin目录下。 #!/bin/bash KEYTOOL=${JAVA_HOME}/bin/keytool KEYSTOREPATH="$FLINK_HOME/conf/"
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