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MRS应用开发简介 MRS应用开发概述 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编
static_log_source.type = spooldir client.sources.static_log_source.spoolDir = 监控目录 client.sources.static_log_source.fileSuffix = .COMPLETED client.sources
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台，用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务，也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS，用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖
MRS集群用户认证策略 大数据平台用户需要对用户进行身份认证，防止不合法用户访问集群。安全模式或者普通模式的集群均提供认证能力。 安全模式 安全模式的集群统一使用Kerberos认证协议进行安全认证。Kerberos协议支持客户端与服务端进行相互认证，提高了安全性，可有效消除使用
一个副本是存储在HDFS中的一些文件块拷贝件。同一个文件块存储多个拷贝件主要用于系统的可用性和容错。 NodeManager 负责执行应用程序的容器，同时监控应用程序的资源使用情况（CPU、内存、硬盘、网络）并且向ResourceManager汇报。 ResourceManager 集群的资源管
MRS安全增强 MRS作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。
否，执行11。 检查Kafka数据规划。 选择上报告警实例主机名对应的角色“Broker”。单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制”，来自定义监控项。 在弹出的“定制”对话框中，选择“磁盘 > Broker磁盘使用率”，并单击“确定”。 关于Kafka磁盘使用情况信息会被显示。 图1
MRS集群用户鉴权策略 安全模式 大数据平台用户完成身份认证后，系统还需要根据实际权限管理配置，选择是否对用户进行鉴权，确保系统用户拥有资源的有限或全部权限。如果系统用户权限不足，需要由系统管理员为用户授予各个组件对应的权限后，才能访问资源。安全模式或者普通模式集群均提供鉴权能力，组件的具体权限项在两种模式中相同。
LD_PRELOAD参数提前加载。 x86平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch.so,{客户端安装目录}/JDK/jdk1.8.0_372/jre/lib/amd64/libjsig.so arm平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/
查看与配置MRS告警事件 查看MRS集群事件 查看MRS集群告警 配置MRS集群告警阈值 配置MRS集群告警屏蔽状态 配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 配置定时备份告警与审计信息 开启MRS集群维护模式停止上报告警 配置MRS集群告警事件消息通知
紧密度高的算子可以进行优化，优化后可以将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行，如图5所示。 图5 Operator chain 图5中上半部分表示的是将Sourc
获取，具体使用方法在样例代码中会有详细说明。 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 代码示例中请根据实际情况，修改“USERNAME”为实际用户名，例如“developuser”。 private static
获取，具体使用方法在样例代码中会有详细说明。 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 代码示例中请根据实际情况，修改“USERNAME”为实际用户名，例如“developuser”。 private static
大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题： 产品咨询类
收集周期最小可设定为3600秒。当设置为大于0秒且小于3600秒时，收集周期将使用3600秒。 定义NodeManager唤醒并上传日志的间隔周期。设置为-1或0表示禁用滚动监控，应用任务结束后日志汇聚。取值范围大于等于-1。 -1 yarn.nodemanager.disk-health-checker.log-dirs
认证文件，详细操作请参见准备连接Hive集群配置文件。 配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 以下代码在“hive-examples/hive-jdbc-example”样例工程的“com.huawei.bigdata
增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数据同步，也可选择HDFS外表（CK集群只支持X86平台）用户自己写调度程序进行数据导入。 父主题： ClickHouse数据库开发
application-arguments：提交Spark应用的所需要的参数（可以为空）。 Spark JobHistory Server 用于监控正在运行的或者历史的Spark作业在Spark框架各个阶段的细节以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地开发、配置和调优作业。 Spark SQL常用概念
物联网时序数据分析 数据源：物联网时序数据，包括离线的CSV文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数据平台：物联网时序数据分析的核心平台，包括实时数据管道、实时数据处理引擎、时序数据库等模块。 实时消息管道：用于接收前端采集器推送的实时时序数据，作为实时时序数据接入的统一管道，对应MRS
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