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SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）拥有相应的权限。完整的SparkSQL权限模型由元数据权限与HDFS文件权限组成。使用数据库或表时所需要的各种权限都是SparkSQL权限模型中的一种。 元数据权限
SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）拥有相应的权限。完整的SparkSQL权限模型由元数据权限与HDFS文件权限组成。使用数据库或表时所需要的各种权限都是SparkSQL权限模型中的一种。 元数据权限
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDF
应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其中的ST，并校验成功后，本次请求合法通过。 基本概念 以下为常见的基本概念，可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间，有助于更好的理解Kerberos业务。以HDFS安全认证为例： TGT 票据授权票据（Ticket-Granting
所有集群内部用户信息提供密文存储。 安全认证 基于用户和角色的认证统一体系，遵从账户/角色RBAC（Role-Based Access Control）模型，实现通过角色进行权限管理，对用户进行批量授权管理。 支持安全协议Kerberos，MRS使用LDAP作为账户管理系统，并通过Kerberos对账户信息进行安全认证。
在服务页面手动停用Ranger鉴权，停用Ranger鉴权后，访问组件资源的时系统将继续基于FusionInsight Manager的角色模型进行权限控制。 安全模式集群中，支持使用Ranger鉴权的组件包括：HDFS、Yarn、Kafka、Hive、HBase、Storm、Sp
IAM用户同步MRS 消息通知服务（Simple Message Notification） MRS联合消息通知服务（SMN），采用主题订阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式。 配置作业消息通知 云审计服务（Cloud Trace Service）
并校验成功后，本次请求合法通过。 安全认证基本概念 本文以HDFS组件应用的安全认证为例介绍安全认证相关的常见基本概念，可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间，有助于更好的理解Kerberos业务。 TGT 票据授权票据（Ticket-Granting Ticke
建子项目，并在子项目中购买资源，然后以子项目为单位进行授权，使得用户仅能访问特定子项目中资源，使得资源的权限控制更加精确。 图1 项目隔离模型 同样在我的凭证下，您可以查看项目ID。 企业项目 企业项目是项目的升级版，针对企业不同项目间资源的分组和管理，是逻辑隔离。企业项目中可以
com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。 Hue由“Supervisor Process”和“WebServer”构成，“Supervisor
oin算子。 不支持LEFT JOIN时小表为左表，RIGHT JOIN时小表为右表。 Flink作业大小表Join去重 在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如
Manager引入了多租户的概念，集群拥有的CPU、内存和磁盘等资源，可以整合规划为一个集合体，这个集合体就是租户。多个不同的租户统称多租户。 多租户功能支持层级式的租户模型，支持动态的添加和删除租户，实现资源的隔离，可以对租户的计算资源和存储资源进行动态配置和管理。 计算资源指租户Yarn任务队列资源，可以修
如果要使用HCatalog客户端，必须从服务页面选择“更多 > 下载客户端”，下载全部服务的客户端。Beeline客户端不受此限制。 由于权限模型不兼容，使用HCatalog客户端创建的表，在HiveServer客户端中不能访问，但可以使用WebHCat客户端访问。 在普通模式下使用
Manager上报的心跳信息，并将资源信息保存在内存中，使得调度器能够全局掌控集群的资源使用情况。Superior调度器采用了push调度模型，令调度更加精确、高效，大大提高了大集群下的资源使用率。另外，Superior调度器在NodeManager心跳间隔较大的情况下，调度性能
间分配和共享，进而提高集群资源利用率。如下图所示，Superior Scheduler和Capacity Scheduler的核心资源分配模型相同。 调度器会维护队列的信息。用户可以向一个或者多个队列提交应用。每次NM心跳的时候，调度器会根据一定规则选择一个队列，再选择队列上的一
Query Language—持续查询语言）。CQL具有以下几个特点： 使用简单：CQL语法和标准SQL语法类似，只要具备SQL基础，通过简单地学习，即可快速地进行业务开发。 功能丰富：CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外，还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。
ger鉴权的MRS集群，Ranger管理员可以通过Ranger为集群用户配置OBS目录或文件的读、写权限。 同时，基于Guardian权限模型存算分离，依赖Hive级联授权功能，实现用户基于Ranger对业务表授权，自动细粒度关联OBS对应存储目录的权限，无需二次授权，即用户只需
0及之后版本为“storage_query_schema_consensus_free_memory_proportion”） 内存分配比例：写、读、模型、空闲。 MRS 3.2.0版本：4:3:1:2 MRS 3.3.0及之后版本：3:3:1:1:2 可根据负载适当调整内存。 写入内存越大，对写入吞吐和单个查询越好。
Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured
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