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be_port 9060 29984 BE上Thrift Server的端口号，用于接收来自FE的请求。 brpc_port 8060 29987 BE上的BRPC的端口，用于各BE实例之间进行通讯连接。
', 'connector' = 'kafka', 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', '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
Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。
将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入setuptools项目目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py install。 以47.3.1版本为例，如下内容表示安装setuptools的47.3.1版本成功。
https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py install。
说明： 如果是在Manager上新建的用户，首次使用前需要修改初始密码。 clusterName default_cluster ClickHouse逻辑集群名称，保持默认值。 databaseName testdb 样例代码工程中需要创建的数据库名称，可以根据实际情况修改。
说明： 如果是在Manager上新建的用户，首次使用前需要修改初始密码。 clusterName default_cluster ClickHouse逻辑集群名称，保持默认值。 databaseName testdb 样例代码工程中需要创建的数据库名称，可以根据实际情况修改。
打包项目 将krb5.conf和user.keytab文件上传到客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。
TopologyBuilder builder = buildTopology(); /* * 任务的提交认为三种方式 * 1、命令行方式提交，这种需要将应用程序jar包复制到客户端机器上执行客户端命令提交
<topic>指读取Kafka上的topic名称。 <checkpointDir>指checkpoint文件存放路径，本地或者HDFS路径下。
Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。
“周期”：表示任务下次启动，与上一次运行的时间间隔，支持“按小时”或“按天”。 “备份策略”：表示任务每次启动时备份的数据量。支持“首次全量备份，后续增量备份”、“每次都全量备份”和“每n次进行一次全量备份”。选择“每n次进行一次全量备份”时，需要指定n的值。 选择备份源。
单个DataNode实例上的平均Block数量和DataNode内存的对应关系参考值如下： 单个DataNode实例平均Block数量达到2,000,000，DataNode的JVM参数参考值为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize
10000,20000,30000,40000 <port>表示在NameNode上配置的RPC端口。 只有在“ipc.<port> .backoff.enable”为“true”时，响应时间backoff功能才会起作用。 父主题： HDFS性能调优
对于已启用Ranger授权的组件（HDFS与Yarn除外），Manager上非系统默认角色的权限将无法生效，需要通过配置Ranger策略为用户组赋权。 HDFS与Yarn的资源请求在Ranger中的策略条件未能覆盖的情况下，组件ACL规则仍将生效。
Mapreduce和Yarn的数据存放在HDFS上，故其依赖HDFS提供备份与恢复即可。 ZooKeeper中存储的业务数据，其备份恢复能力由各上层组件按需独立实现。
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。
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hive2://ha-cluster/default;user.principal=spark/hadoop.COM;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.COM;' spark/hadoop.COM字符串在本集群上使用
平衡突发查询 大数据集群上，由于有大量的数据，企业会经常面临临时的分析任务，例如支撑企业决策的临时数据报表等，都会导致对于资源的消耗在极短时间内剧增。MRS提供的弹性伸缩能力，可以在突发大数据分析时，及时补充计算节点，避免因为计算能力不足，导致业务宕机。
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