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MRS集群节点类型说明 MRS集群由多个弹性云服务器节点组成，根据节点的不同规格，系统以节点组的方式进行管理，不同的节点组一般选用不同的云服务器规格。 根据节点上部署的组件角色的不同，集群内的节点类型可分为Master节点、Core节点、Task节点。 表1 集群节点分类 节点类型
SparkOnStreamingToHbase。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例： /** * 运行streaming任务，根据value值从hbase table1表读取数据，把两者数据做操作后，更新到hbase table1表 */ public class
安全模式执行以下命令，普通模式无需执行： kinit test，输入密码完成认证（首次登录需要修改密码） 使用Spark的beeline命令提交任务，创建Spark表： spark-beeline create table sparktest(a int, b string); insert
key”后加密工具执行时会重新生成新的随机密钥并保存在“.loader-tools.key”中。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 shLoader客户端安装目录/Loader/loader-tools-1.99.3/encrypt_toolpassword
Kafka > 配置”，搜索Kafka服务的“sasl.port”参数获取。 hadoop.系统域名：登录Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 Doris： Doris的FE实例IP地址：登录Manager，选择“集群 > 服务
key”后加密工具执行时会重新生成新的随机密钥并保存在“.loader-tools.key”中。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 sh Loader客户端安装目录/Loader/loader-tools-1.99.3/encrypt_tool
teger、Long、Float、Double、String、Date、Decimal 支持的数据格式：parquet、orc 支持的文件系统：obs、hdfs 支持的机型： AMD64、ARM 支持的场景：spark-sql模式 配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录
/krb5.conf”。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）：
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args:
COW表模型中，写入数据存在写放大问题，因此写入速度较慢；但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感，因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。 SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource
t2(col1 int,col2 int); 本样例工程中创建的表使用Hive默认的存储格式，暂不支持指定存储格式为ORC的表。 使用Yarn客户端提交任务。 yarn --config $HADOOP_HOME/etc/hadoop jar $HCAT_CLIENT/hcatalog-example-1
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args:
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args:
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args:
t2(col1 int,col2 int); 本样例工程中创建的表使用Hive默认的存储格式，暂不支持指定存储格式为ORC的表。 使用Yarn客户端提交任务。 yarn --config $HADOOP_HOME/etc/hadoop jar $HCAT_CLIENT/hcatalog-example-1
Manager系统，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索“allow.everyone.if.no.acl.found”配置，修改参数值为true，保存配置即可。 系统域名：可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 >
--props file:///opt/kafka-source.properties // 指定配置文件，注意：使用yarn-cluster模式提交任务时，请指定配置文件路径为HDFS路径。 --target-base-path /tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition
使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati
用户空间占用CPU百分比 内核空间占用CPU百分比 主机CPU使用率 CPU总时间 CPU闲置时间 主机状态 主机文件句柄使用率 每1分钟系统平均负载 每5分钟系统平均负载 每15分钟系统平均负载 主机PID使用率 单击“趋势”查看趋势信息。 可查看集群的资源趋势监控页面。默认显示1小时的监控数据。用户可单击自定义时间区间。
登录集群Manager页面，详细操作请参考访问MRS集群Manager。 在Manager界面选择“系统 > 权限 > 角色”创建一个Hive角色（例如“hiverole”），详细操作请参考创建Hive角色。 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，根据界面提示创建一个人机用户（例如hive
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