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使用MRS客户端 安装客户端（3.x及之后版本） 安装客户端（3.x之前版本） 更新客户端（3.x及之后版本） 更新客户端（3.x之前版本） 父主题： 常见操作
访问KafkaManager的WebUI 用户可以通过KafkaManager的WebUI，在图形化界面监控管理Kafka集群。 前提条件 已安装KafkaManager服务的集群。 获取用户“admin”账号密码。“admin”密码在创建MRS集群时由用户指定。 访问KafkaManager的WebUI
及所有组件服务管理员的权限。 default 为集群default租户创建的默认角色。拥有Yarn组件default队列的管理权限。非首个安装集群的default租户默认角色为“c<集群ID>_default”。 Manager_administrator_180 FusionInsight
oop集群（MRS）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。
处理？ 问： 购买MRS集群时，为什么找不到ZooKeeper组件？ 答： 创建MRS 3.x之前版本集群时，ZooKeeper组件为默认安装的组件，不在创建集群的界面上显示。 集群创建完成后可在集群“组件管理”页签看到ZooKeeper组件。 创建MRS 3.x及之后版本集群时
执行MRS角色实例主备倒换 部分服务的角色以主备高可用的模式进行部署，在需要对主实例进行维护不能提供服务，或者其他维护需要时，可以手动触发实例主备倒换。 执行角色实例主备倒换 登录Manager，详情请参考访问MRS集群Manager。 选择“集群 > 服务”。 MRS 2.x及
构，并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。 处理步骤 使用root用户登录安装客户端的节点，并认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群跳过此操作） 执行以下命令删除存储在HDFS上的表。 hadoop
解决办法 如果确认是HDFS性能慢导致告警，需要排除是否为旧版本中Impala运行导致HDFS性能慢或者是否为集群最初部署时JournalNode部署不正确（部署过多，大于3个）。 父主题： 使用HBase
准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，安装方法可参考《MapReduce服务用户指南》的“客户端管理”章节。 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装“MRS_HDFS_Client
MRS集群保留JDK说明 MRS集群是租户完全可控的大数据应用开发平台，用户基于平台开发业务后，将业务程序部署到大数据平台运行。由于需要具备开发调测能力，因此要在MRS集群中保留JDK。 此外，MRS集群功能中如下关键特性也强依赖JDK。 HBase BulkLoad HBase
客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog
0-LTS和MRS 3.3.0-LTS.1版本。 操作场景 MRS 3.3.0-LTS及MRS 3.3.0-LTS.1版本中JobServer实例默认部署在Core节点上，由于JobServer主要用于提交作业，默认2个实例即可，建议迁移到Master节点。 本操作指导只针对集群类型是自定义
集群中服务运行状态为“亚健康”表示服务部分增强功能无法正常工作。 在本示例场景中，登录Manager查看集群其它服务状态，发现HBase服务被停止。当HBase已安装且状态不正常时，Hive、Spark和Loader服务将处于“亚健康”状态。 此时并不会影响基于Hive服务的上层业务，手动重启HBase服务后，Hive服务运行状态恢复正常。
使用Hue WebUI操作Hive表 Hue提供了文件浏览器功能，使用户可以通过界面图形化的方式查看Hive上文件及目录功能。 前提条件 已安装Hive以及Hue组件，且状态为运行中的Kerberos认证的集群。 操作步骤 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。
单击“Activate”，转化当前拓扑为激活状态。 去激活拓扑 单击“Deactivate”，转化当前拓扑为去激活状态。 重部署拓扑 单击“Rebalance”，将当前拓扑重新部署执行，需要输入执行重部署的等待时间，单位为秒。一般在集群中节点数发生变化时进行，以更好利用集群资源。 删除拓扑 单击“Kil
处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以root用户登录客户端所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令进入HDFS客户端安装目录。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有supergroup组权限的用户（普通集群跳过该步骤）
strings 参数解释： 角色部署信息。可以指定节点组中部署的角色，该参数是一个字符串数组，每个字符串表示一个角色表达式。 角色表达式定义： 当该角色在节点组所有节点部署时： {role name}，如“DataNode”。 当该角色在节点组指定下标节点部署时：{role name}:{index1}
行，则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。 AggregatingMergeTree 该引擎继承自MergeTree，并改变了数据片段的合并逻辑。 ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键（准确的说是排序键）的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。
不允许用字符类型存放数值类型的数据，尤其是需要对该数值字段进行运算或者比较的时候。字符串的过滤效率相对于整型或者特定时间类型有下降。 建议 不建议表中存储过多的Nullable列，可以考虑字符串使用“NA”，数值型用0作为缺省值。过多使用Nullable将消耗更多内存。 建议规划好业务所需的
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
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