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此功能仅限制各组件服务端访问的MetaStore实例，元数据未隔离。 暂不支持Flink，Flink任务均使用客户端配置，仍可连接所有MetaStore实例，不支持统一配置。 使用spark-sql执行任务时客户端直接连接MetaStore，隔离后需要更新客户端才可生效。 此功能仅支持同集群内
资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight
操作步骤 配置JobManager内存。 JobManager负责任务的调度，以及TaskManager、RM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，JobManager内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为JobManager设置一个合适的内存。 在使用y
的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight
75%。 初始状态下，任务1发送给队列A，此任务需要75%的集群资源。之后任务2发送到了队列B，此任务需要50%的集群资源。 任务1将会使用队列A提供的25%的集群资源，并从队列B获取的50%的集群资源。队列B保留25%的集群资源。 启用抢占任务特性，则任务1使用的资源将会被抢占
Spark任务提交失败 问题现象 Spark提交任务直接提示无法提交任务。 Spark提示无法获取到yarn的相关jar包。 提示多次提交一个文件。 原因分析 问题1： 最常见的无法提交任务原因是认证失败， 还有可能是参数设置不正确。 问题2： 集群默认会把分析节点的hadoop
写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 ClickHouse不支持数据写入的事务保证。通过
ONCE流处理语义保证端到端的一致性 流处理语义有三种：EXACTLY ONCE、AT LEAST ONCE、AT MOST ONCE。 AT MOST ONCE：无法保证数据处理的完整性，但性能相比最好。 AT LEAST ONCE：可以保证数据处理的完整性，但无法保证数据处理的准确性，性能适中。
根据实际安装目录修改。 购买ELB并配置对接ClickHouse 购买ELB并获取其私有IP地址 详细操作步骤请参考创建共享型负载均衡器。 登录“弹性负载均衡器”控制台，在“负载均衡器”界面单击“购买弹性负载均衡”。 在“购买弹性负载均衡”界面，“实例规格类型”选择“共享型”，“
租户是MRS大数据平台的核心概念，使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图1所示。 图1 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台，用户直接访问并使用全部的资源和服务。 用户的应用可能只用到集群的部分资源，资源利用效率低。
查看Spark任务日志失败 问题现象 任务运行中查看日志失败。 任务运行完成，但是查看不到日志。 原因分析 问题1：可能原因是MapReduce服务异常。 问题2：可能原因如下： Spark的JobHistory服务异常。 日志太大，NodeManager在做日志汇聚的时候出现超时。
域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题： Hive负载均衡
初始状态下，任务1发送给队列A，此任务需要75%的集群资源。之后任务2发送到了队列B，此任务需要50%的集群资源。 任务1将会使用队列A提供的25%的集群资源，并从队列B获取的50%的集群资源。队列B保留25%的集群资源。 启用抢占任务特性，则任务1使用的资源将会被抢占。队列B会从
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩
Flink任务开发规则 对有更新操作的数据流进行聚合计算时要注意数据准确性问题 在针对更新数据进行聚合需要选择合适的解决方案，否则聚合结果会是错误的。 例如： Create table t1( id int, partid int, value int );
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩
数据位置感知调度 Superior Scheduler采用“从作业到节点的调度策略”，即尝试在可用节点之间调度给定的作业，使得所选节点适合于给定作业。通过这样做，调度器将具有集群和数据的整体视图。如果有机会使任务更接近数据，则保证了本地化。而开源调度器采用“从节点到作业的调度策略”，在给定节点中尝试匹配适当的作业。
并发提交大量oozie任务时，任务一直没有运行 问题现象 并发提交大量oozie任务的时候，任务一直没有运行。 原因分析 Oozie提交任务会先启动一个oozie-launcher，然后由oozie-launcher提交真正的作业运行。默认情况下launcher和真实作业会在同一个队列中。
Superior调度器模式下管理MRS全局用户策略 操作场景 如果租户配置使用Superior调度器，那么系统可以控制具体用户使用资源调度器的行为，包含： 最大运行任务数 最大挂起任务数 默认队列 管理MRS全局用户策略 添加策略 在FusionInsight Manager，单击“租户资源”。
Oozie调度HiveSQL作业报错处理 问题现象 MRS 3.x集群Oozie调度Hive作业任务失败，查看日志HiveSQL，实际上是运行成功的，但Yarn任务总体失败，报错如下： java.io.ioException:output.properties data exceeds
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