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步骤三：在ELB上添加ClickHouse后端服务器。 步骤四：使用客户端通过ELB访问ClickHouse。 前提条件 MRS集群已创建，ClickHouse实例状态正常。 已安装MRS客户端，例如安装目录为“/opt/client”。
创建集群时配置LakeFormation数据连接 该章节指导用户在创建MRS 3.3.0-LTS集群时配置LakeFormation数据连接，并在创建完成后配置MRS集群相关参数完成与LakeFormation的对接。 创建集群时配置LakeFormation数据连接 进入购买MRS
普通用户：拥有在YARN集群上对自己提交应用的修改和查看权限。
图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。
一个用户若在当前队列上提交了多个任务，FIFO规则代表一个任务完成后再执行其他任务，按顺序执行。FAIR规则代表各个任务同时获取到资源并平均分配资源。 默认资源标签 表示在指定资源标签（Label）的节点上执行任务。
在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。
在Spark-shell上使用CarbonData 用户若需要在Spark-shell上使用CarbonData，需通过如下方式创建CarbonData Table，加载数据到CarbonData Table和在CarbonData中查询数据的操作。
'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'value.format' = 'csv', 'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',--普通模式集群不需要该参数，同时删除上一行的逗号
在Spark-shell上使用CarbonData 用户如果需要在Spark-shell上使用CarbonData，需通过如下方式创建CarbonData Table，加载数据到CarbonData Table和在CarbonData中查询数据的操作。
分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。
登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > 告警对应的顶级Znode服务组件”，在该服务的“配置”页面中，单击“全部配置”，搜索“zk.quota.number”配置项，调大服务在ZooKeeper上的顶层目录的数量配额，单击“保存
hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当function不存在时，删除function操作不会报错，这样就表现出了用户没有drop function的权限，执行drop时却没有报错，让用户误以为drop成功；但重新起session时又连到创建function的JDBCServer上，
MRS集群类型介绍 MRS包含了多种大数据组件，用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 用户可以基于系统预置的集群模板快速购买一个集群，也可自行选择组件列表及高级配置特性，自定义购买集群。 表1 MRS集群类型 集群类型 场景介绍
在不开启Slot Sharing Group的情况下，一个SubTask是部署在一个slot上的。
分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。
把上一步骤的结果写到table2表。 父主题： 从Hive读取数据再写入HBase
网络 确保客户端与HBase服务主机在网络上互通。 选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 请安装JDK1.8及以上版本。Eclipse使用支持JDK1.8及以上的版本，并安装JUnit插件。
在JDBCServer节点上分别创建“/home/data”文件，内容如下： Miranda,32 Karlie,23 Candice,27 确保其对启动JDBCServer的用户有读写权限。
query查询条件返回结果超过5万条，则使用JDBC Catalog或者OUTFILE方式导出查询数据，否则FE上大量数据传输将占用FE资源，影响集群稳定性。 如果是交互式查询，建议使用分页方式（offset limit）导出数据，分页命令为Order by。
memoryStep 内存增量步进，在“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置的基础上对内存向上调整。 不能为空且大于零，单位：MB。
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