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引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F
如何开发Flume第三方插件 安装Flume客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 将自主研发的代码打成jar包。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d”路径下，使用以下命令建立目录，可根据实际业务进行命名，无固定名称：
如何开发Flume第三方插件 该操作指导用户进行第三方插件二次开发。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 将自主研发的代码打成jar包。 安装Flume服务端或者客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/f
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？
MRS租户管理中的动态资源计划页面无法刷新怎么办？ 问： MRS租户管理中的动态资源计划页面无法刷新怎么办？ 答： 以root用户分别登录Master1和Master2节点。 执行ps -ef |grep aos命令检查aos进程号。 执行kill -9 aos进程号 结束aos进程。
使用Storm-JDBC插件开发Oracle写入Bolt时发现数据无法写入 现象描述 使用Storm-JDBC插件开发Oracle写入Bolt，发现能连上Oracle数据库，但是无法向Oracle数据库里面写数据。 可能原因 拓扑定义异常。 数据库表结果定义异常。 原因分析 通过Storm
CTBase对接Ranger权限插件，提示权限不足 问题 CTBase访问启用Ranger插件的HBase服务时，如果创建聚簇表，提示权限不足。 报错信息如下： ERROR: Create ClusterTable failed. Error: org.apache.hadoop
怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存？ 处理步骤 Hive在执行SQL语句前，可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数： set mapreduce.map.memory
CTBase对接Ranger权限插件提示权限不足 问题 在MRS集群中，CTBase访问启用Ranger插件的HBase服务时，如果创建聚簇表，提示权限不足。 报错信息如下： ERROR: Create ClusterTable failed. Error: org.apache
Spark应用开发规则 Spark应用中，需引入Spark的类 对于Java开发语言，正确示例： // 创建SparkContext时所需引入的类。 import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext // RDD操作时引入的类。 import org
Kafka默认用户组如表1所示。 Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”。 本章节描述的是基于“Kafka开源自带鉴权插件”的用户权限管理。如果想使用 “Ranger鉴权插件”，请参考添加Kafka的Ranger访问权限策略。 表1
如果Storm的业务使用的storm-hdfs或者storm-hbase插件包进行的对接，那么在按照完整迁移Storm业务进行迁移时，需要指定特定安全参数，如下： //初始化Storm的Config Config conf = new Config(); //初始化安全插件列表 List<String> auto_tgts
Kafka默认用户组如表1所示。 在MRS 3.x及之后版本中，Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”。 本章节描述的是基于“Kafka开源自带鉴权插件”的用户权限管理。若想使用 “Ranger鉴权插件”，请参考添加Kafka的Ranger访问权限策略。 表1 Kafka默认用户组
件自身原来的鉴权插件。Ranger插件都是由组件侧自身的鉴权接口扩展而来，用户在Ranger WebUI上对指定service设置权限策略，Ranger插件会定期从RangerAdmin处更新策略并缓存在组件本地文件，当有客户端请求需要进行鉴权时，Ranger插件会对请求中携带的
lAuthorizer鉴权插件，Kafka 2.4.0及之后版本，MRS Kafka同时支持Ranger鉴权插件和社区自带鉴权插件。默认使用Ranger鉴权，基于Ranger鉴权插件，可进行细粒度的Kafka Acl管理。 服务端使用Ranger鉴权插件时，如果“allow.everyone
ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
ARM环境python pipeline运行报139错误码规避方案 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
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lAuthorizer鉴权插件，Kafka 2.4.0及之后版本，MRS Kafka同时支持Ranger鉴权插件和社区自带鉴权插件。默认使用Ranger鉴权，基于Ranger鉴权插件，可进行细粒度的Kafka Acl管理。 服务端使用Ranger鉴权插件时，若“allow.everyone
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