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集群属性”，查看集群的“认证模式”并记录。 选择“集群 > 服务 > Hive”，单击页面右上角的“更多”查看Hive是否启用Ranger鉴权。 选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，配置以下参数并单击“确定”，创建执行自定义函数的用户： 用户名：填写用户名称，例如：test。 用户类型：选择“人机”用户。
Records处理： 为了使数据处理应用程序为用户增值，不可避免地需要对数据进行某种程度的集成。在大多数情况下，数据质量问题源于生成源数据的上游（主要）系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data： 按照原始数据加载所有数据，之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中，可以清理或擦除Bad Data，或者在发现Bad
RegisterServerHandler registerServerHandler, int numberOfSubscribedJobs) name：为本NettySink的名称。 topic：为本NettySink产生数据的Topic，每个不同的NettySink（并发度
”文件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统域名”（如“10.10.10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。
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。 通过Kerberos模式认证： ./sqoop2-shell -uk true -k user.keytab -s userPrincipal 系统显示如下信息： Welcome to sqoop
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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impl”：指定使用Hive还是Spark SQL native作为SQL执行引擎来读取ORC数据，默认为hive。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 取值范围
级别用256，TB级别用512，PB级别用1024。 DICTIONARY_EXCLUDE 设置指定列不生成字典，适用于数值复杂度高的列。系统默认为String类型的列做字典编码，但是如果字典值过多，会导致字典转换操作增加造成性能下降。 一般情况下，列的数值复杂度高于5万，可以被
点磁盘可用空间块放置策略”，可提高将块数据写到磁盘可用空间较大节点的概率，解决因为数据节点磁盘容量不一致导致的节点使用率不均衡的情况。 对系统的影响 修改磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略（org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement
dbcp.username" = "test", -- 关系型数据库密码，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。 "qubit.sql.dbcp.password" = "xxx"); 父主题： 使用Hive
impl”：指定使用Hive还是Spark SQL native作为SQL执行引擎来读取ORC数据，默认为hive。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 取值范围 spark.sql
client实例都会尝试再次连接NameNode，导致应用长时间等待超时。 当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时，会对系统造成负担。为了避免这种负担，MRS集群搭载了NameNode blacklist功能。 在新的Blacklisting DFSClient
点磁盘可用空间块放置策略”，可提高将块数据写到磁盘可用空间较大节点的概率，解决因为数据节点磁盘容量不一致导致的节点使用率不均衡的情况。 对系统的影响 修改磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略（org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement
connection = ConnectionFactory.createConnection(hbConf); // 获取table对象 table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
Manager 解决反复扩缩容导致MRS Master节点executor内存溢出问题 MRS大数据组件 MRS Presto新增Presto支持OBSFileSystem MRS Presto解决频繁打印jstack，以及日志文件太大不滚动问题 补丁兼容关系 MRS 2.0.1.3补丁包中包含MRS
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