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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
组会计算一个比值：当前子资源组查询数量/schedulingWeight。比值越小的子资源组越先得到资源。 weighted 默认值为1，子资源组的schedulingWeight越大，越先得到资源。 query_priority 所有的子资源组都要配置为query_priority
是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中打开此类CSV文件时，可能会发生CSV注入。 表2 carbon.properties中的性能配置 参数
对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。
action.redirect false 是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中打开此类CSV文件时，可能会发生CSV注入。 carbon
例如，您只允许用户组A访问某一OBS桶中的日志文件，您可以执行以下操作来实现： 为MRS集群配置OBS访问权限的委托，实现使用ECS自动获取的临时AK/SK访问OBS。避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险。 在IAM中创建一个只允许访问某一OBS桶中的日志文件的策略，并创建一个绑定该策略权限的委托。
S集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现从Hive表中读取数据并重新写入HBase表。 本章节对应示例场景的开发思路： 查询指定Hive表的数据。 根据表中数据的key值去HBase指定表中做查询。 把相关的数据记录相加后重新写入HBase表。 创建MRS集群 购买一个MRS
arquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。 假设maxParquetFileSize为128MB，averageRecordSize为1024B，因此，一个文件中的记录总数约为130K。
rame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。
rame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。
官方默认的最大并发数是100，可以根据实际场景调整并发配置，实际使用中并发数配置的是150，建议不超过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过
rame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。
- Multiplexing类型的Selector的样例中，选择Event中Header名称为topic的字段来进行判断，当Header中topic字段的值为topic1时，向channel1发送该Event，当Header中topic字段的值为topic2时，向channel2发送该Event。
bigint> 描述：近似统计出前buckets个最频繁出现的元素。函数统计高频值时，采用近似估算的方式使用的内存更少。capacity值越大，结果越精确，但消耗的内存也更多。该函数的返回结果是一个map，map的键值对为高频值及对应的频次。 SELECT approx_most_frequent(3
设置某一个分组采集数据时Event中的key-value值。 仅可在“properties.properties”文件中配置。 byteOffsetHeader false 是否在每一个Event头中携带该Event在源文件中的位置信息，该信息保存在“byteoffset”变量中。 skipToEnd
设置某一个分组采集数据时Event中的key-value值。 仅可在“properties.properties”文件中配置。 byteOffsetHeader false 是否在每一个Event头中携带该Event在源文件中的位置信息，该信息保存在“byteoffset”变量中。 skipToEnd
计算资源 - 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。 如果是非叶子租户，非叶子租户不能直接将任务提交到队列中。但是，Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列（隐含），队列默认命名为
参与。同时支持用户快速创建多应用场景集群，比如快速创建Hadoop分析集群、HBase集群、Kafka集群。MRS支持部署异构集群，在集群中存在不同规格的虚拟机，允许在CPU类型，硬盘容量，硬盘类型，内存大小灵活组合。 MRS提供了基于弹性公网IP来便捷访问组件WebUI的安全通
- Multiplexing类型的Selector的样例中，选择Event中Header名称为topic的字段来进行判断，当Header中topic字段的值为topic1时，向channel1发送该Event，当Header中topic字段的值为topic2时，向channel2发送该Event。
设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是
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