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配置Windows通过EIP访问集群Spark 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Spark文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本
配置从NameNode支持读操作 配置场景 在配置了HA的HDFS集群中，存在一个主NameNode和一个备NameNode。主NameNode处理所有的客户端请求，备NameNode保持最新的元数据信息和块位置信息。但是在这种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求
自定义”，增加自定义参数 --fe_service_threads，该参数默认值64，请按照需要修改该值，单击“保存”按钮保存配置。 在所有客户端的查询任务都执行完成后，选择“实例”页签，勾选所有“Impalad”实例并重启。 重启全部实例，服务不可用。重启单个实例，会导致当前实例节点正在执行的任务失败，服务可用。
自定义”，增加自定义参数 --fe_service_threads，该参数默认值64，请按照需要修改该值，单击“保存”按钮保存配置。 在所有客户端的查询任务都执行完成后，选择“实例”页签，勾选所有“Impalad”实例并重启。 重启全部实例，服务不可用。重启单个实例，会导致当前实例节点正在执行的任务失败，服务可用。
取消勾选。 根据需求直接勾选待导出的内容。 单击“正则表达式输入”，选择待导出的类型（流表管理、作业管理、UDF管理），输入关键字，单击“查询”，待数据匹配成功后，单击“同步”即完成勾选。 数据匹配成功后，单击“同步”会勾选所有匹配的数据，暂不支持挑选部分数据同步。 单击“校验”
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ZooKeeper开源增强特性 日志增强 安全模式下，Ephemeral node（临时节点）在session过期之后就会被系统删除，在审计日志中添加Ephemeral node被删除的审计日志，以便了解当时Ephemeral node的状态信息。 所有ZooKeeper客户端的
和事中熔断，并不强制改变用户的SQL提交方式、SQL语法，对业务零改动且易落地。 支持管理员界面化配置SQL防御策略，同时可支持防御规则的查询和修改。 每个SQL引擎在进行SQL业务响应、执行过程中，基于SQL防御策略进行主动防御行为。 管理员可将SQL防御行为在“提示”、“拦截
使用SpringBoot生产消费Kafka集群数据 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 功能简介 通过SpringBoot实现对Kafka集群生产消费的功能。 代码样例 通过SpringBoot实现Kafka生产消费的样例代码如下： @RestController public
replica_affinity_policy IoTDBServer random 当“read_consistency_level”参数值为“weak”时，查询任务选择Region副本节点的策略。 coordinator_read_executor_size IoTDBServer 20 自定义参数（engine
dis_tab(col int); --插入数据 insert into dis_tab values (2),(3),(5),(null); --查询 select col from dis_tab where col is distinct from null; col ---- 2
备份Kafka元数据 操作场景 为了确保Kafka元数据安全，或者系统管理员需要对ZooKeeper进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对Kafka元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
hadoop.hbase.Result，新增如下接口： 方法 说明 public FSFile getFile(String fileName) 从查询结果中返回指定文件名的FSFile文件对象。 org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSFile接口：
SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。
Scala样例代码 功能介绍 实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印或者输出写入到Kafka中。 Spark Streaming Write To Print代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples
快速配置参数 概述 本节介绍Spark2x使用过程中快速配置常用参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配，以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外，一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置。
快速配置Spark参数 概述 本节介绍Spark2x使用过程中快速配置常用参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配，以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外，一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置。
Engine Loader作业提交引擎，支持将作业提交给MapReduce执行。 Job Manager 管理Loader作业，包括创建作业、查询作业、更新作业、删除作业、激活作业、去激活作业、启动作业、停止作业。 Metadata Repository 元数据仓库，存储和管理Loader的连接器、转换步骤、作业等数据。
补丁基本信息 补丁号 MRS 1.5.1.4 发布时间 2018-08-23 解决的问题 Spark组件问题： 当carbon表元数据文件较大时导致的查询慢问题。 修复carbon在某些场景下，对数据进行压缩时，出现转换为SHORT_INT失败的问题。 spark解析zlib时出错，出现java
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
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