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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。
目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-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
Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述
MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训 MapReduce服务 MRS ClickHouse集群购买及权限管理 20:26 ClickHouse集群购买及权限管理 MapReduce
支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。
集群管理 集群生命周期管理 集群在线扩缩容 创建Task节点 自动弹性伸缩 节点隔离 升级Master节点规格 节点标签管理 父主题： 产品功能
查看MRS集群日志 MRS集群日志概述 查看MRS云服务操作日志 查看历史MRS集群信息 查看MRS集群审计日志 查看MRS组件角色实例日志 在线检索MRS集群日志 下载MRS集群日志 采集MRS集群服务堆栈信息 配置MRS组件默认日志级别与归档文件大小 配置MRS集群审计日志本地备份数
同时FusionInsight Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，详细操作指导请参见在线检索日志。
增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。
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、索引修复、索引创建/删除/修改状态、索引数据重建等功能。
集群管理 支持补丁在线推送及更新。
表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。
表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志，日志中主要字段含义如下： result：策略校验结果，0表示拒绝，1表示允许。
联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本）进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码，如图1所示。
管理控制台 支持补丁在线推送及更新。 支持包周期集群中的部分节点退订。 作业提交API新增支持FlinkSQL作业类型。 支持指定资源池的弹性伸缩能力。 Master主机规格升级功能支持多Master节点集群。 Bootstrap脚本支持以root用户身份执行。
联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。
原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。
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