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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
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
配置消息订阅规则相关参数。 表1 消息订阅规则参数说明 参数 示例 参数说明 规则名称 mrs_alarm 用户自定义发送订阅消息的规则名称，只能包含数字、英文字符、中划线和下划线。 提醒通知 开启 选择开启时，将按照该订阅规则为订阅者发送对应订阅消息。 选择关闭时，该规则不会生效，即不会向订阅者发送订阅消息。
使用Oozie客户端提交Spark2x任务 操作场景 该任务指导用户在使用Oozie客户端提交Spark2x任务。 请下载使用最新版本的客户端。 前提条件 Spark2x和Oozie组件安装完成且运行正常，客户端安装成功。 如果当前客户端为旧版本，需要重新下载和安装客户端。 已创
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
监控安全风险 MRS的Manager界面提供集群级别的监控能力，帮助用户监控集群中大数据组件和节点的健康状态，同时提供告警通知能力，用户可以实时掌握MRS集群的各项指标、健康度。 MRS支持将集群中所有部署角色的节点，按管理节点、控制节点和数据节点进行分类，分别计算关键主机监控指
将Hudi表数据同步到Hive 通过执行run_hive_sync_tool.sh可以将Hudi表数据同步到Hive中。 例如：需要将HDFS上目录为hdfs://hacluster/tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition的Hu
只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID。如果指定集群ID，则获取该集群做过补丁更新的最新版本元数据。获取方法，请参见获取集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字
MRS集群客户端如何通过AK/SK信息对接OBS MRS 1.9.2及之后的版本支持使用obs://的方式对接OBS服务，当前主要支持的组件为Hadoop、Hive、Spark、Presto、Flink。其中HBase组件使用obs://的方式对接OBS服务暂不支持。 该章节主要
ALTER MATERIALIZED VIEW STATUS 语法 ALTER MATERIALIZED VIEW qualifiedName SET STATUS <status> 描述 修改物化视图的状态，仅支持ENABLE和SUSPEND相互转换，以及将DISABLE状态修
查看MRS集群资源监控指标 MRS支持将集群中所有部署角色的节点，按管理节点、控制节点和数据节点进行分类，分别计算关键主机监控指标在每类节点上的变化趋势，并在报表中按用户自定义的周期显示分布曲线图。MRS集群指标监控采用周期性监控，历史监控平均周期约为5分钟。 用户可在MRS管理
SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
典型场景：从SFTP服务器导入数据到Hive 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Hive。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码，
景，为了保障与数据表的一致性，索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL，不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时，可以触发索引修复，保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推
YARN开源增强特性 任务优先级调度 在原生的YARN资源调度机制中，如果先提交的MapReduce Job长时间地占据整个Hadoop集群的资源，会使得后提交的Job一直处于等待状态，直到Running中的Job执行完并释放资源。 MRS集群提供了任务优先级调度机制。此机制允许
访问Presto的WebUI 用户可以通过Presto的WebUI，在图形化界面查看Presto的统计信息。Presto的WebUI界面不支持使用IE浏览器访问，建议使用Google浏览器访问。 前提条件 已安装Presto服务的集群。 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt
SparkSql作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在MRS集群的管理控制台上提交并查看SparkSql作业为例进行说明。
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器，旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡，而HDFS
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