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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j
场景说明 当不同的多个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置
场景说明 当不同的多个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置
默认情况下，安全模式下的大数据集群用户只能访问本集群中的资源，无法在其他安全模式集群中进行身份认证并访问资源。 集群互信概念介绍 域 每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。 用户加密 配置跨
Savepoints相关问题解决方案 用户必须为job中的所有算子均分配ID吗？ 严格的说，用户只给有状态的算子分配IDs即可，因为在savepoint中仅包括有状态的算子的状态，没有状态的算子并不包含在savepoint中。 在实际应用中，强烈建议用户给所有的算子均分配ID，因
cardNo; HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域（或数据中心）的多种数据源实现高效访问，屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。 图2 HetuEngine跨域功能示意 跨域关键技术和优势 无单点瓶颈：HSF
如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 问： 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 答： 在Manager页面上创建一个新的租户，然后将不同的集群业务用户绑定至不同的租户。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 在左侧租户
配置MRS集群间互信 当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，系统管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信，每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需
ClickHouse等），跨域（多个地域或数据中心）的快速联合查询，尤其适用于Hadoop集群（MRS）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时
以有多个不同catalog配置，可以通过数据源的properties文件进行配置。 Schema：对应数据库的Schema名称。 Table：对应数据库的表名。 HetuEngine连接方式说明 表1 HetuEngine连接方式说明 连接方式 是否支持用户名密码认证方式 是否支持Keytab认证方式
由于MRS集群节点的NTP时间不同步导致集群访问OBS时鉴权失败 问题现象 集群访问OBS上报403异常。 原因分析 集群Master节点NTP时间与集群外节点的NTP服务器时间不同步，时间相差超过15min，导致集群访问OBS时鉴权失败，上报403异常。 处理步骤 以root用户登录集群主Master节点。
个数据源可以有多个不同catalog配置，可以通过数据源的properties文件进行配置。 Schema：对应数据库的Schema名称。 Table：对应数据库的表名。 HetuEngine连接方式说明 表1 连接方式说明 连接方式 是否支持用户名密码认证方式 是否支持Keytab认证方式
hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 该类提供了从表中删除现有索引的方法。 根据用户是否希望删除索引数据以及索引删除操作，有两种不同的API可将索引删除到表中： dropIndices() dropIndicesWithData()
查询具有特定列值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase
如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改
hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 该类提供了将索引添加到现有表的方法： 根据用户是否希望在添加索引操作期间构建索引数据，有两种不同的方法可将索引添加到表中： addIndicesWithData() addIndices()
查询具有特定列值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase
to.index：表示创建索引的表的名称。 indexnames.to.drop：表示应该和其数据一起删除的索引的名称（必须存在于表中）。 scan.caching（可选）：其中包含一个整数值，指示在扫描数据表时将传递给扫描器的缓存行数。 上述命令中的参数描述如下： idx_1：表示索引名称。
IP地址。 SYNC_PERSENT 同步百分比。 对系统的影响 主备GaussDB数据不同步，如果此时主实例异常，会出现数据丢失或者数据异常的情况。 可能原因 主备节点网络不稳定。 备GaussDB异常。 备节点磁盘空间满。 处理步骤 登录MRS集群详情页面，单击“告警管理”，在告警
functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上没有相应路径的jar包，添加上相应的jar包能够查询成功。 图2 场景二异常信息 回答 场景一： add jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoader，不同JDBCServ
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