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化了权限管理的操作方法,提升权限管理的易用性和用户体验。 MRS集群权限模型由“用户-用户组-角色-权限”四类对象构成。 图1 权限模型 权限 由组件侧定义,允许访问组件某个资源的能力。不同组件针对自己的资源,有不同的权限。 例如: HDFS针对文件资源权限,有读、写、执行等权限。
如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权 问题 如何判断某个支持使用Ranger鉴权的服务当前是否启用了Ranger鉴权? 回答 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > 服务名称”,在服务详情页上继续单击“更多”,查看“启用Ranger鉴权”是否为可单击?
location.default: 1" ); 写时合并 Unique模型的写时合并实现与Aggregate模型是完全不同的两种模型,查询性能更接近于Duplicate模型,在有主键约束需求的场景上相比Aggregate模型有较大的查询性能优势,适用于在聚合查询以及需要用索引过滤大量数据的查询场景。
如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权 问题 如何判断某个支持使用Ranger鉴权的服务当前是否启用了Ranger鉴权? 回答 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > 服务名称”,在服务详情页上继续单击“更多”,查看“启用Ranger鉴权”是否为可单击?
中存在的MOR和COW两种模型中,MOR表的流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下: 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖,表模型采用MOR表。 实时入湖一
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异,用于指导用户进行合理的Flume业务配置,避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异,用于指导用户进行合理的Flume业务配置,避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模
IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟,若无法确定,请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 操作场景 ClickHouse针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习ClickHouse工程。
IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟,若无法确定,请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 操作场景 ClickHouse针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习ClickHouse工程。
ALTER TABLE 修改表结构时,针对聚合模型和非聚合模型的修改方式不同;针对Key列和Value列的修改方式也不同。其中: 建表时指定AGGREGATE KEY时,为聚合模型;其他场景为非聚合模型。 建表语句中的关键字'unique key'或'aggregate key'或'duplicate
HetuEngine在集群已启用Kerberos认证(安全模式)时提供了如下两种权限管控方式,默认使用Ranger权限模型;在集群未启用Kerberos认证(普通模式)时提供了Ranger权限模型,默认未开启Ranger权限模型: Ranger权限管控方式,可参考HetuEngine基于Ranger权限管控。 M
通过典型场景,可以快速学习和掌握Alluxio的开发过程,并对关键的接口函数有所了解。 Alluxio的业务操作对象是文件,代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件和对文件的读写;Alluxio还有其他的业务处理,例如设置文件权限等,其他操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为:
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询效率获得倍数提升,同时有效降低系统负载压力。
HDFS样例程序开发思路 场景说明 通过典型场景,可以快速学习和掌握HDFS的开发过程,并对关键的接口函数有所了解。 HDFS的业务操作对象是文件,代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹;HDFS还有其他的业务处理,例如设置文
Notebook对接MRS Spark 应用场景 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark,能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示,运行流程如下所示:
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,仅job配置“job
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,只是job配置“job
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通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,只是job配置“job
如何读取“__consumer_offsets”内部topic的内容 用户问题 Kafka如何将consumer消费的offset保存在内部topic“ __consumer_offsets”中? 处理步骤 以客户端安装用户,登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户