界面显示如下信息，说明指定用户的属性已修改： Principal "testpol@<系统域名>" modified. 执行以下命令，查看Storm用户“testpol”用户的当前信息。
操作步骤 MRS 3.x以前版本集群执行以下操作： 登录Manager，选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”。 在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“权限”请参见表1。
表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境： Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据
图1 聚合日志失败页面 回答 原因：弹出的URL地址（如https://<hostname>:20026/Spark2x/JobHistory2x/xx/history/application_xxx/jobs/），其中的<hostname>没有在Windows系统的hosts文件中添加域名信息
ViewFS时MapReduce作业运行失败 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 父主题： 使用Yarn
跨系统互信特性 MRS提供两个Manager之间的互信功能，用于实现系统之间的数据读、写等操作。 父主题： KrbServer及LdapServer
ViewFS时MapReduce作业运行失败 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 父主题： 使用Yarn
INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改实例的运行日志或审计日志级别，请执行如下操作： 登录FusionInsight Manager。
TableName[] listTableNames(final Pattern pattern, final boolean includeSysTables) 作用与上一个方法类似，用户可以通过该方法指定返回的结果是否包含系统表，上一个方法只返回用户表。
TableName[] listTableNames(final Pattern pattern, final boolean includeSysTables) 作用与上一个方法类似，用户可以通过该方法指定返回的结果是否包含系统表，上一个方法只返回用户表。
使用DBeaver访问Phoenix 应用场景 DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。对于关系数据库，使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库（NoSQL），使用专有数据库驱动程序。 本章节以DBeaver 6.3.5版本为例，讲解如何使用DBeaver
Storm应用开发简介 简介 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。
简介 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。
如果当前界面只能看到系统盘，没有数据盘则表示当前ClickHouse节点数据盘暂不支持通过该操作进行扩容。 在“新增容量(GB)”参数下修改需要增加的磁盘容量，修改完成后单击“下一步”。
创建MRS IAM自定义权限策略 如果系统预置的MRS权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考策略及授权项说明。
表2 日志级别 日志类型 级别 描述 运行日志&审计日志 FATAL fatal表示系统的致命错误 ERROR error表示系统运行的错误信息。 WARN warning表示当前事件处理存在异常信息。 INFO information表示记录系统及各事件正常运行状态信息。
如果旧集群使用HIVE元数据库来存储表结构，则刷新将不起作用，因为文件系统中不存在表结构定义schema文件。
建议与总结 自行安装的软件建议和系统的分开，系统软件升级可能造成兼容性问题。 父主题： 登录集群Manager常见异常问题
Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据；
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