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管理Kafka集群 管理Kafka集群包含以下内容： 添加集群到KafkaManager的WebUI界面 更新集群参数 删除KafkaManager的WebUI界面的集群 添加集群到KafkaManager的WebUI界面 首次创建Kafka集群后会在KafkaManager的W
管理MRS集群 MRS集群管理概述 MRS集群Manager简介 访问MRS集群Manager 管理MRS集群 管理MRS集群组件 管理MRS集群节点 管理MRS集群客户端 管理MRS集群作业 管理MRS集群租户 管理MRS集群用户 管理MRS集群元数据 管理MRS集群静态服务资源
修改MRS集群系统用户密码 修改或重置MRS集群admin用户密码 修改MRS集群节点操作系统用户密码 修改MRS集群Kerberos管理员用户密码 修改MRS集群Manager用户密码 修改MRS集群LDAP普通用户密码 修改MRS集群LDAP管理账户密码 修改MRS集群组件运行用户密码
MRS集群管理 配置MRS集群阈值类告警 提交Spark任务到新增Task节点 配置MRS集群弹性伸缩
委托管理 查询用户（组）与IAM委托的映射关系 更新用户（组）与IAM委托的映射关系 父主题： API V2
集群管理接口 创建集群 修改集群名称 创建集群并提交作业 扩容集群 缩容集群 集群添加组件 查询集群节点列表 父主题： API V2
管理Kafka Topic 查看Kafka Topic信息 修改Kafka Topic配置 增加Kafka Topic分区 管理Kafka Topic中的消息 查看Kafka数据生产消费详情 父主题： 使用Kafka
provider.hacluster改为与开源一致的值“org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider”。 不使用LZC压缩格式。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
节点标签管理 标签是集群/节点的标识，为集群/节点添加标签，可以方便用户识别和管理拥有的集群/节点资源。MRS服务通过与标签管理服务（TMS）关联，可以让拥有大量云资源的用户，通过给云资源打标签，快速查找具有同一标签属性的云资源，进行统一检视、修改、删除等管理操作，方便用户对大数据集群及其他相关云资源的统一管理。
作业管理 批量迁移Loader作业 批量删除Loader作业 批量导入Loader作业 批量导出Loader作业 查看作业历史信息 父主题： 使用Loader
集群管理接口 创建集群并执行作业 调整集群节点 查询集群列表 查询集群详情 查询主机列表 删除集群 父主题： API V1.1
标签管理接口 给指定集群添加标签 查询指定集群的标签 删除指定集群的标签 批量添加集群标签 批量删除集群标签 查询所有标签 查询特定标签的集群列表 父主题： API V1.1
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
ookeeper*.jar”。 使用exclusions排除掉hbase-client里面的zookeeper。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
管理Kafka Topic 查看Kafka Topic信息 修改Kafka Topic配置 增加Kafka Topic分区 管理Kafka Topic中的消息 查看Kafka数据生产消费详情 父主题： 使用Kafka
修改MRS集群LDAP管理账户密码 建议管理员定期修改集群LDAP管理账户“cn=krbkdc,ou=Users,dc=hadoop,dc=com”和“cn=krbadmin,ou=Users,dc=hadoop,dc=com”的密码，以提升系统运维安全性。 该章节仅适用于MRS
标签管理接口 集群操作默认标签 查询默认标签状态 查询标签配额 父主题： API V2
Kafka默认用户组如表1所示。 在MRS 3.x及之后版本中，Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”。 本章节描述的是基于“Kafka开源自带鉴权插件”的用户权限管理。若想使用 “Ranger鉴权插件”，请参考添加Kafka的Ranger访问权限策略。
集群互信管理 MRS集群互信概述 修改MRS集群系统域名 配置MRS集群间互信 配置互信MRS集群的用户权限 父主题： MRS集群安全配置
jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。
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