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Spark2x多租户 背景介绍 JDBCServer多主实例方案中，JDBCServer的实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBCServer
配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写入安全认证代码
Kafka 样例工程配置文件说明 Conf目录下各配置文件及重要参数配置说明。 Producer API配置项。 表1 producer.properties文件配置项 参数 描述 备注 security.protocol 安全协议类型 生产者使用的安全协议类型，当前Kerberos
cache table使用指导 问题 cache table的作用是什么？cache table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销
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配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获取一个拥有
配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如Spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获取一个拥有
创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
Spark2x多主实例 背景介绍 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的
配置ZooKeeper ZNode ACL 操作场景 该操作指导用户对ZooKeeper的znode设置权限。 ZooKeeper通过访问控制列表（ACL）来对znode进行访问控制。ZooKeeper客户端为znode指定ACL，ZooKeeper服务器根据ACL列表判定某个请求
解锁MRS集群LDAP用户 在用户输入错误密码次数大于允许输入的错误次数，造成用户被锁定的场景下，用户可以通过Manager为锁定的用户解锁（仅支持解锁通过Manager创建的用户），也可以通过登录MRS集群节点后使用命令进行解锁。 如果服务出现异常状态，有可能是系统内部用户被锁定
创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
配置ZooKeeper ZNode ACL 操作场景 该操作指导用户对ZooKeeper的znode设置权限。 ZooKeeper通过访问控制列表（ACL）来对znode进行访问控制。ZooKeeper客户端为znode指定ACL，ZooKeeper服务器根据ACL列表判定某个请求
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群的认证模式是安全模式
创建FlinkServer作业对接JDBC 本章节适用于MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 FlinkServer支持对接JDBC。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，介绍JDBC的MySQL作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义，以及创建表时使用的
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群的认证模式是安全模式
数据表报错Too many parts解决方法 问题排查步骤 磁盘或其他存储介质问题导致merge过慢或者中止。 登录Manager页面，检查是否存在磁盘容量不足或其他磁盘告警，如果存在，请按照告警指导处理。 如果是磁盘容量不足，也可以联系客户删除部分过期数据，释放空间，快速恢复业务
ClickHouse数据表分区过多调优 问题排查步骤 磁盘或其他存储介质问题导致merge过慢或者中止。 登录Manager页面，检查是否存在磁盘容量不足或其他磁盘告警，如果存在，请按照告警指导处理。 如果是磁盘容量不足，也可以联系客户删除部分过期数据，释放空间，快速恢复业务。 Zookeeper
客户端提示访问ZooKeeper失败 问题现象 安全集群中，HiveServer服务正常的情况下，通过jdbc接口连接HiveServer执行sql时报出ZooKeeper认证异常"The ZooKeeper client is AuthFailed"，如下： 14/05/19 10
调测Hive Python3样例程序 Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_sec.py
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