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使用HetuEngine跨源跨域访问数据源 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine
参考配置华为开源镜像仓章节描述，增加开源镜像仓地址等配置信息到本地Maven的“setting.xml”配置文件。
在创建MRS集群之前，请先注册华为账号并开通华为云，进行实名认证。 如果您已开通华为云并进行实名认证，请忽略此步骤。 请您保证账户有足够的资金，以免创建MRS集群失败，具体操作请参见账户充值。
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下
Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive
StarRocks StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive
SparkSQL用户权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive，SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色，集群中的各类权限需要先授予角色，然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组
REFRESH TABLE 命令功能 REFRESH TABLE命令用于将已有的Carbon表数据注册到Hive元数据库中。 命令语法 REFRESH TABLE db_name.table_name; 参数描述 表1 REFRESH TABLE参数描述 参数 描述 db_name
HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”，该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode
若HDFS存在损坏的数据块，则缩容集群可能出现失败，请联系华为云支持人员处理。 页面右上角弹出缩容节点提交成功提示框。 集群缩容过程说明如下： 缩容中：集群正在缩容时集群状态为“缩容中”。
ECS重置密码插件升级（可选） 华为云ECS服务提供了一键式重置密码功能，弹性云服务器的密码丢失或过期时，可使用该功能进行一键式重置密码。
使用FineBI访问MRS HetuEngine 应用场景 FineBI是一款商业智能产品，针对企业信息化遇到的困难，为企业提供专业的商业智能解决方案。 本章节以FineBI 5.1.9版本为例，讲解如何使用FineBI访问安全模式MRS集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要
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针对操作系统和端口部分，华为云提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 操作系统权限控制 操作系统端口管理 应用安全 通过如下措施保证大数据业务正常运行： 身份鉴别和认证 Web应用安全 访问控制 审计安全 密码安全 数据安全 针对海量用户数据，提供如下措施保障客户数据的机密性、完整性和可用性
保证金 按需购买集群时，华为云根据用户等级和历史使用情况可能会冻结一定的保证金，资源释放时自动解冻保证金。更多信息，请参见保证金。
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时
MRS集群外节点如何安装impala-shell客户端？ 问题 MRS集群外节点，安装MRS Impala客户端，由于Python版本问题无法访问，应该如何安装？ 回答 MRS集群外部的节点，推荐配置镜像源后，直接使用pip安装impala-shell客户端。 执行如下命令确认python
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