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访问权限控制，在关系型数据库中是一个已经很成熟的技术，HBase实现了一个较为简单的特性。这些特性归纳为读（R）、写（W）、创建（C）、执行（X）和管理（A）等。在普通模式下，该功能只有在开启HBase权限管理时才支持。 ACL的方法定义在工具类org.apache.hadoop.hbase
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 “hive.restrict.create.grant.external.table”参数用于配置允许有目录读权限和执行权限的用户和用户组创建Hive外部表，而不必检查用户是否为该目录的属主，并且禁止外表的Location目录在当前默认
OpenTSDB是否支持Python的接口？ 问： OpenTSDB是否支持Python的接口？ 答： OpenTSDB基于HTTP提供了访问其的RESTful接口，而RESTful接口本身具有语言无关性的特点，凡是支持HTTP请求的语言都可以对接OpenTSDB，所以OpenTSDB支持Python的接口。
功能介绍 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 定义HiveQL。
Streaming和Receiver。 Direct Streaming方式主要通过采用Direct API对数据进行处理。以Kafka Direct接口为例，与启动一个Receiver来连续不断地从Kafka中接收数据并写入到WAL中相比，Direct API简单地给出每个ba
表一致。 db_test 数据库类型 数据库类型，分为MOT和其他可用JDBC连接的数据库。 MOT MOT导入方式 “数据库类型”选择“MOT”时存在，根据业务需要选择相应导入方式。 说明： 数据导入数据库的方式，有全量导入，增量导入，普通导入三种。 TOTAL：全量导入，数据
假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。 基于某些业
主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 MRS对外提供了基于K
name string, age int：是spark表的字段名和字段类型。 table1：HBase表名。 id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBas
该能力要求Hudi表必须设置主键，主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键，两种主键类型均要求主键不能有null值和空值，可以参考以下示例设置主键： SparkSQL： -- 通过primaryKey指定主键，如果是复合主键需要用逗号分隔。 create table
executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效 MRS manager补丁机制优化 MRS大数据组件 Spark执行load
html 常用Command YARN Commands可同时供普通用户和管理员用户使用，它包含了少量普通用户可以执行的命令，比如jar、logs。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，
解决Hive on Spark任务报block id乱码，导致任务卡顿问题 解决Hadoop的task任务报空间不足失败问题 Hive中增加自研的接口 解决map.xml无法读取的问题 解决ZK脏数据导致Yarn服务不可用问题 解决Yarn的ResourceManager内存泄漏问题 Hive
通过数据表，定义源表、维表、输出表的基本属性和字段信息。 创建FlinkServer流表源 创建SQL/JAR作业（流式/批作业） 定义Flink作业的API，包括Flink SQL和Flink Jar作业。 创建FlinkServer作业 作业管理 管理创建的作业，包括作业启动、开发、停止、删除和编辑等。 创建FlinkServer作业
通过数据表，定义源表、维表、输出表的基本属性和字段信息。 创建FlinkServer流表源 创建SQL/JAR作业（流式/批作业） 定义Flink作业的API，包括Flink SQL和Flink Jar作业。 如何创建FlinkServer作业 作业管理 管理创建的作业，包括作业启动、开发、停止、删除和编辑等。 如何创建FlinkServer作业
IOException 第1种方法较之第2种方法，在性能上有明显的弱势。因此，写数据时应该采用第2种方法。 Scan时指定StartKey和EndKey 一个有确切范围的Scan，在性能上会带来较大的好处。 代码示例： Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes
html 常用Command YARN Commands可同时供普通用户和管理员用户使用，它包含了少量普通用户可以执行的命令，比如jar、logs。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，
SHOW TABLES; spark-beeline 调用Spark的JDBCServer执行Spark SQL，可以实现对海量数据高效的计算和统计分析。JDBCServer包含一个长时运行的Spark任务，在spark-beeline中执行的语句都会交给该任务执行。 启动示例： cd
a样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 导出Jar包。 构建Jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven >
创建Storm Topology 功能介绍 一个Topology是Spouts和Bolts组成的有向无环图。 应用程序是通过storm jar的方式提交，则需要在main函数中调用创建Topology的函数，并在storm jar参数中指定main函数所在类。 代码样例 下面代码片段在com
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