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CLIENT_GC_OPTS="-Xmx1G" 在修改完后，使用如下命令刷新客户端配置，使之生效： source <客户端安装路径>/bigdata_env 如何设置Yarn客户端运行时的日志级别？ Yarn客户端运行时的日志是默认输出到Console控制台的，其级别默认是INFO级别。有的时候为了
管理MRS租户资源 管理MRS租户资源目录 管理MRS租户资源池 清除MRS租户队列配置 重装Yarn服务后手动恢复MRS租户数据 删除MRS租户 Superior调度器模式下管理MRS全局用户策略 Capacity调度器模式下清除租户非关联队列 父主题： 管理MRS集群租户
分布式Scan 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hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan 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hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
备份Manager数据（MRS 2.x及之前版本） 操作场景 为了确保元数据信息安全，或者用户在对元数据功能进行重大操作（如扩容缩容、安装补丁包、升级或迁移等）前后，需要对元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。元数据
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍： 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client
二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。 父主题： ClickHouse开发指南（普通模式）
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器用于帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java
配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包，然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink支持以下3类自定义函数，如表1。
运行IoTDB UDF样例程序 UDF完整样例程序 可以参考IoTDB UDF样例代码章节。 操作步骤 UDF注册。 注册一个全类名为“com.xxx.bigdata.iotdb.UDTFExample”的UDF可以按如下流程进行： 将项目打成Jar包，如果使用Maven管理项目
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
入过的行中的Value。 MAX：保留最大值。 MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用A
多租户资源管理 特性简介 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，不接受将自己的数据与其他用户放在一起。
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
ALM-24001 Flume Agent异常 告警解释 Flume Agent监控模块对Flume Agent状态进行监控，当Flume Agent进程故障（每5秒检测一次）或Flume Agent启动失败时（即时上报告警），系统产生此告警。 当检测到Flume Agent进程故障恢复，Flume
GC_OPTS_YARN="-Xmx1G" 在修改完后，使用如下命令刷新客户端配置，使之生效： source <客户端安装路径>/bigdata_env 问题二：如何设置Yarn客户端运行时的日志级别？ Yarn客户端运行时的日志默认输出到Console控制台，其级别默认为INFO级别。有时为了定位问题
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