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性，对备集群HBase增加了数据修改操作的保护。当备集群HBase接收到数据修改操作的RPC请求时，首先检查发出该请求的用户的权限，只有HBase管理用户才有修改权限；其次检查发出该请求的IP的有效性，备集群只接收来自IP白名单中的机器发起的修改请求。IP白名单通过配置项“hbase
元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。
API的用户使用。 REST API REST API是访问Web服务器的一套API，REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行的，接收GET、PUT、POST、DELETE等请求并使用JSON数据进行响应。 HTTP请求的格式为：http://<Process_IP>:<
Error” 现象描述 打开Hue页面的时候提示“Proxy Error”。 原因分析 网络故障（如：错包率高、高延迟等）导致Httpd没有接收到报文或者接收到了错误报文。 时钟跳变或其他因素的影响导致Httpd服务与Hue服务认证关系失效。 排查思路 排查是否发生过网络故障或时钟跳变。
元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Impala表。
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元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。
当启用ResourceManager Restart时，升主后的ResourceManager就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息，并通过接收所有NodeManager上container的状态信息，重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息，就可以避免工作内容的丢失。
当启用ResourceManager Restart时，升主后的ResourceManager就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息，并通过接收所有NodeManager上container的状态信息，重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息，就可以避免工作内容的丢失。
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
0/0作为安全组源地址。 敏感操作保护 MRS支持对敏感操作进行保护，若用户已开启敏感操作保护（请参见IAM服务的敏感操作），则输入选择的对应验证方式获取的验证码进行验证（如图2所示），避免误操作带来的风险和损失。 图2 身份验证 父主题： 安全
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。 查看作业状态 登录MRS管理控制台。
HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的S
当用户在HDFS上执行写操作时，出现“Failed to place enough replicas:expected…”信息。 原因分析 DataNode的数据接收器不可用。 此时DataNode会有如下日志： 2016-03-17 18:51:44,721 | WARN | org.apache.hadoop
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
内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 在服务端配置用户创建topic的权限。 将K
内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 创建topic的命令格式： bin/kafka-topics
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
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