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集群状态信息，请参见表2。 集群版本 MRS版本信息。 集群类型 支持以下集群类型： 分析集群：用来做离线数据分析，提供的是Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供的是流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务，提供的是Hadoop体系的组件和流式处理组件。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 更新管理 安全加固 MRS集群保留JDK说明
添加Ranger权限策略 新安装的MRS集群默认安装Ranger服务并启用了Ranger鉴权模型，Ranger管理员可以通过组件权限插件对组件资源的访问设置细粒度的安全访问策略。 目前安全模式集群中支持Ranger的组件包括：HDFS、Yarn、HBase、Hive、Spark2x、Kafka、Storm。
的灵活选择。 MRS集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群：用来做离线数据分析，提供Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，又可以用来做流处理任务，提供Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
nger进行鉴权，集群管理员可在服务页面手动停用Ranger鉴权，停用Ranger鉴权后，访问组件资源时系统将继续基于Manager的角色模型进行权限控制。 从历史版本升级的集群，用户访问组件资源时默认不使用Ranger鉴权，集群管理员可在安装了Ranger服务后手动启用Ranger鉴权。
HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDF
配置MRS集群告警事件消息通知 MRS联合消息通知服务(SMN)，采用主题订阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式（短信和邮件通知）。 在MRS管理控制台，按照集群维度，在集群信息页面的告警页签中能够提供选择是否使能通知服务，只有对应集群开关开启以后，才能实现以下场景的功能：
KEY，只是用来指明底层数据按照指定的列进行排序。 数据模型的选择建议 因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询
KEY，只是用来指明底层数据按照哪些列进行排序。 数据模型的选择建议 因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查
ase导出到关系型数据库或者文件服务器中。 Loader模型主要由Loader Client和Loader Server组成，如图1所示。 图1 Loader模型 上图中各部分的功能说明如表1所示。 表1 Loader模型组成 名称 描述 Loader Client Loader
海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Transform-Load）处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。
复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例，说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。 图1 电力场景属性层级组织结构 如图1所示，即“电力集团层-电厂层-设备层-传感器层”。其中ROOT为根节点，传感器层的每一个节点为叶
KEY，只是用来指明底层数据按照哪些列进行排序。 数据模型的选择建议 因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查
资产识别与管理 通信安全授权 MRS服务通过管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件，大数据组件部署在用户的VPC内部，MRS管理控制台需要直接访问部署在用户VPC内的大数据组件时需要开通相应的安全组规则，而开通相应的安全组规则需要获取用户授权，此授权过程称为通信安全授权。 通
复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例，说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。 图1 电力场景属性层级组织结构 如图1所示，即“电力集团层-电厂层-设备层-传感器层”。其中ROOT为根节点，传感器层的每一个节点为叶
oop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用Yarn管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS
创建或修改命名空间 在创建或修改命名空间时，都是使用NamespacesInstanceModel创建模型并使用buildTestModel()方法构建模型，如下所示。这里创建模型，使模型包含要创建的命名空间的属性信息。 Map<String, String> NAMESPACE1_PROPS
补丁安装完成后，需要手动重启相关大数据组件服务，使补丁生效。 提供两种重启方式，请根据业务自行选择重启方式： 滚动重启：影响小，耗时长。 离线重启：会断服，耗时短。 登录MRS管理控制台或FusionInsight Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台，选择“现有
升级安装失败或者重试后仍然失败，不能直接回滚，请联系运维人员。 修改配置 不涉及。 重启相关组件 补丁安装完成后，需要手动重启相关大数据组件服务，使补丁生效。 当前补丁只支持离线重启。 登录MRS管理控制台或FusionInsight Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台，选择“现有集群”，单击集群
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