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Flink作业大小表Join能力增强 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 Flink作业大小表Join Flink作业双流Join时存在大小表数据，通过内核broadcast策略确保小表数据发送到Join的task中，通过rebalance策略将大表数据打散到Join中，提高
配置Spark动态脱敏 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 管理面提交作业方式不支持开启动态脱敏特性。 配置场景 Spark动态脱敏开启后，配置脱敏列的数据可以参与计算，计算结果输出时不可见，在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递，更大的发挥数据的价值同时，保障数据的隐私性
distinct聚合优化 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 当SQL中存在多个count(distinct)聚合函数，且存在cube，rollup等导致数据膨胀的算子时，使用该特性可以有效减少数据的膨胀倍数，且减少shuffle落盘的数据，从而获得性能提升
FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 使用场景 FlinkSQL写入JDBC数据时可以过滤掉DELETE和UPDATE_BEFORE状态的数据。 使用方法 在创建的JDBC Connector Sink流表中添加“
手动指定运行Yarn任务的用户 配置场景 目前YARN支持启动NodeManager的用户运行所有用户提交的任务，也支持以提交任务的用户运行任务。 配置描述 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”，选择“全部配置”。在搜索框中输入参数名称
配置RSGroup管理RegionServer资源 操作场景 HBase服务的数据节点较多，需要根据不同的业务规模将数据节点资源分配给特定的业务，从而达到资源独占使用的目的。当AZ容灾特性被开启时，为了保证AZ容灾生效，保障业务可靠性，在为RSGroup分配RegionServer
查看ClickHouse慢查询语句 操作场景 在ClickHouse上执行SQL语句查询时，常因为SQL语句的分区、where条件以及索引等设置不合理问题，导致SQL查询很慢，影响数据库的整体性能。针对该场景，MRS提供了ClickHouse慢查询语句的监控功能。 正在进行的慢查询
配置Hive Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中
配置Hive支持创建超过32个角色 操作场景 此功能适用于Hive。 因为操作系统用户组个数限制，导致Hive不能创建超过32个角色，开启此功能后，Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询acl权限时，将显示合并后的结果
查看HBase慢请求和超大请求信息 操作场景 该章节主要介绍如何在HBase Shell命令行查询慢请求或超大请求信息。慢请求是指通过hbase shell命令查询服务端时，RPC请求响应时长超过阈值（即HBase服务端配置参数“hbase.ipc.warn.response.time
配置Hive Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中
配置Kafka数据安全传输协议 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 Kafka API简单说明 Producer API 指org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer中定义的接口，在使用“kafka-console-producer.sh
如果访问异常，请先开通本地网络。 确认当前开发工具是否开启代理。下载jar包前需要确保开发工具代理关闭。
配置NodeManager角色实例使用的资源 操作场景 如果部署NodeManager的各个节点硬件资源（如CPU核数、内存总量）不一样，而NodeManager可用硬件资源设置为相同的值，可能造成性能浪费或状态异常，需要修改各个NodeManager角色实例的配置，使硬件资源得到充分利用
配置Spark HA增强高可用 配置多主实例模式 配置Spark多租户模式 配置多主实例与多租户模式切换 父主题： Spark Core企业级能力增强
配置Hive自读自写SQL防御规则 操作场景 Hive支持对自读自写的SQL语句进行拦截。如果一条SQL语句中查询的表、分区或目录与插入的表、分区或目录一致，且以覆盖的方式插入查询的结果数据，便可判定存在自读自写的场景，用户可以在SQL防御界面通过添加规则ID为“dynamic_0004
配置NodeManager角色实例使用的资源 操作场景 如果部署NodeManager的各个节点硬件资源（如CPU核数、内存总量）不一样，而NodeManager可用硬件资源设置为相同的值，可能造成性能浪费或状态异常，需要修改各个NodeManager角色实例的配置，使硬件资源得到充分利用
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM
配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置： 对于分区表，需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet.compression
配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致
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