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资产识别与管理 通信安全授权 MRS服务通过管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件，大数据组件部署在用户的VPC内部，MRS管理控制台需要直接访问部署在用户VPC内的大数据组件时需要开通相应的安全组规则，而开通相应的安全组规则需要获取用户授权，此授权过程称为通信安全授权。 通
Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 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 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。
hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class 用于提取hudi分区列值，将其转换成hive分区列。 org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor
BulkLoad同步数据类型数据到HBase表中时，存在以下限制： 数据类型转换的对应关系请参见表1。日期类型会被先转换为String类型，再存储到HBase中； 数字类型、字符串类型、布尔类型均会直接转为byte数组存储到HBase中，解析数据时，请将byte数组直接转换为对应类型，同时需要注意判断空值。 不建议
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
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更换MRS集群证书 更换CA证书 更换HA证书 父主题： MRS集群安全配置
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
CDL作业数据DDL变更说明 DDL变更操作包括创建数据库/表、变更表字段类型、变更表字段名称、表列增/删等数据表结构变化操作。当前CDL仅支持从PgSQL同步数据到Hudi的DDL变更，所有DDL变更操作顺序为： 停止CDL任务。 Hudi侧执行DDL变更。 源端库进行DDL变更。 本章节适用于MRS
存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默
0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上，只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 嵌入式迁移Storm业务：在Flin
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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
Doris数据变更规范 该章节主要介绍Doris数据变更时需遵循的规则和建议。 Doris数据变更规则 应用程序不能直接使用delete或者update语句变更数据，可以使用CDC的upsert方式来实现。 不建议业务高峰期或在表上频繁地进行加减字段，建议在业务前期规划建表时预留
更新主管理节点客户端，具体请参考服务端配置过期后更新MRS集群客户端。 登录主管理节点。 （可选）若想要使用omm用户修改密码，请执行以下命令切换用户。 sudo su - omm 执行以下命令切换到客户端目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source
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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
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操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。
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