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配置外网客户端访问Kafka Broker 本章节适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 外网环境Kafka客户端访问部署在内网的Kafka Broker，需开启Kafka内外网分流访问。 前提条件 Broker所在节点同时具有内网IP和外网IP，Broker绑定在内网I
配置HetuEngine物化视图推荐能力 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，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查
存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应解决方案前，建议您参考以下的相关预防措施。 加固物理设备安全边界，防止外网直接访问及攻击内网管理平面。 排查平台各组件节点是否使用默认密码，如果有，建议修改新密码。 加强环境管理面账户密码管控，确保不泄露不扩散。
进行加密，可通过该章节操作进行配置。 设置HFile和WAL为SMS4加密或AES加密方式对系统的影响较大，一旦操作失误会导致数据丢失，不推荐使用此功能。 使用BulkLoad批量导入的数据不支持加密。 本章节内容仅适用于MRS 3.x及之后版本。 加密HFile和WAL内容 在
DynamoDB的number在Hive表中用什么类型比较好？ 问：DynamoDB的number在Hive表中用什么类型比较好？ 答：Hive支持smallint，推荐使用smallint类型。 父主题： 组件配置类
Flink流式写Hudi表建议 使用SparkSQL统一建表。 推荐使用Spark异步任务对Hudi表进行Compaction。 父主题： Flink流式写Hudi表规范
访问页面失败，浏览器无法显示此页，如下图所示： 原因分析 部分低版本IE浏览器处理SSL握手有问题导致访问失败。 处理步骤 重新刷新页面或者推荐使用Google Chrome浏览器访问。 父主题： 访问MRS组件Web UI界面常见异常问题
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原因分析 IE浏览器存在功能问题，不支持在307重定向中处理含有form data的AJAX POST请求，建议更换兼容的浏览器。 解决办法 推荐使用Google Chrome浏览器21及以上版本。 父主题： 使用Hue
Flink中用了foreignObject元素来代理绘制svg矢量图，但是IE 10/11不支持foreignObject导致算子显示异常。推荐使用chrome浏览器。 父主题： Flink应用开发常见问题
访问Spark Web UI界面 Spark Web UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、S
Flink中用了foreignObject元素来代理绘制svg矢量图，但是IE 10/11不支持foreignObject导致算子显示异常。推荐使用chrome浏览器。 父主题： Flink应用开发常见问题
访问页面失败，浏览器无法显示此页，如下图所示： 原因 IE 9、IE 10、IE 11浏览器的某些版本在处理SSL握手有问题导致访问失败。 解决方法 推荐使用Google Chrome浏览器71及其以上版本。 父主题： Spark故障排除
访问页面失败，浏览器无法显示此页，如下图所示： 原因 IE 9、IE 10、IE 11浏览器的某些版本在处理SSL握手有问题导致访问失败。 解决方法 推荐使用Google Chrome浏览器71及其以上版本。 父主题： Spark2x常见问题
Kafka企业级能力增强 配置Kafka高可用和高可靠 配置Kafka数据安全传输协议 配置Kafka数据均衡工具 配置外网客户端访问Kafka Broker 父主题： 使用Kafka
Spark并发写Hudi建议 涉及到并发场景，推荐采用分区间并发写的方式：即不同的写入任务写不同的分区 分区并发参数控制： SQL方式： set hoodie.support.partition.lock=true; DataSource Api方式： df.write .format("hudi")
COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hiv
executor.memoryOverhead=4096，但实际计算的时候依旧按照默认值1024申请资源。 原因分析 从Spark 2.3版本开始，推荐使用新参数spark.executor.memoryOverhead设置executor的overhead内存大小，如果任务两个参数都设置，则spark
下，CheckPoint设置的时间需要考虑每批次数据量，如果每批次数据太小会造成大量小文件，推荐值为60s。 建议不使用insert values作为数据写入的主要方式，批量数据导入推荐使用StreamLoad、BrokerLoad或SparkLoad。 使用INSERT INTO
使用旧插件storm-kafka时如何正确设置offset 问题 当前虽然默认推荐使用storm-kafka-client插件进行安全kafka对接，但仍然存在使用旧插件storm-kafka的用户和场景，在这种场景下如何正确指定消费的offset，避免每次重启拓扑后都从头开始消费？
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