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以下版本默认开启了集群自动注册DNS,也可以请通过查询对应版本元数据查询返回体中features字段是否包含register_dns_server这个值来判断是否支持DNS特性。 MRS 1.9.3、MRS 3.1.0、MRS 3.1.2-LTS、MRS 3.1.5以及MRS 3.2.0-LTS。
nger进行鉴权,集群管理员可在服务页面手动停用Ranger鉴权,停用Ranger鉴权后,访问组件资源时系统将继续基于Manager的角色模型进行权限控制。 从历史版本升级的集群,用户访问组件资源时默认不使用Ranger鉴权,集群管理员可在安装了Ranger服务后手动启用Ranger鉴权。
计算金字塔模型向上汇聚一层的GeoID。 ToUpperLayerGeoId(geoId) UDF输入参数: 参数 类型 说明 geoId Long 根据输入GeoId计算金字塔模型上一层GeoId。 UDF输出参数: 参数 类型 说明 geoId Long 金字塔模型上一层GeoId。
海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源,接入后需要对数据进行ETL(Extract-Transform-Load)处理形成模型化数据,以便提供给各个业务模块进行分析梳理,这类业务通常有以下特点: 对执行实时性要求不高,作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。
配置MRS集群告警事件消息通知 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(短信和邮件通知)。 在MRS管理控制台,按照集群维度,在集群信息页面的告警页签中能够提供选择是否使能通知服务,只有对应集群开关开启以后,才能实现以下场景的功能:
Ranger常见问题 如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权 为什么新创建用户修改完密码后无法登录Ranger 在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户 MRS用户无法同步至Ranger管理界面 父主题: 使用Ranger
ase导出到关系型数据库或者文件服务器中。 Loader模型主要由Loader Client和Loader Server组成,如图1所示。 图1 Loader模型 上图中各部分的功能说明如表1所示。 表1 Loader模型组成 名称 描述 Loader Client Loader
您需要指定数据模型(Data Model),当数据导入至数据模型时,StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下: 明细模型 明细模型是StarRocks默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型,默认创建明细类型的表。 聚合模型 建表时,支持定
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
ata1”。 进入该目录,执行du -sh *命令,查看该目录下各文件夹的大小。查看是否存在除“kafka-logs”目录外的其他文件,并判断是否可以删除或者迁移。 是,删除或者迁移相关数据,然后执行8。 否,执行4。 进入“kafka-logs”目录,执行du -sh *命令,
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
存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理 根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系,可将IoTDB数据模型表示为如图3所示的属性层级组织结构,即“电力集团层-电厂层-设备层-传感器层”。其中ROOT为根节点,传感器层的每一个节点为叶子节点。Io
Ranger常见问题 安装集群过程中Ranger启动失败 如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权 新创建用户修改完密码后无法登录Ranger Ranger界面添加或者修改HBase策略时,无法使用通配符搜索已存在的HBase表 在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户
ms所规定时间之后开始执行删,可以通过查看kafka的server.log检索是否有delete字段来判断删除操作是否生效,有delete字段则表示已经生效,也可以通过执行df -h命令查看磁盘的数据量占用情况判断设置是否生效。 父主题: 使用Kafka
支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用
e(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Storm(流计算)、Flink(流计算),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型,使用易用的SQL数据分析,用
务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。
务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。
自定义购买MRS集群 本章节为您介绍如何在MRS管理控制台自定义创建一个新的MRS集群。 MRS包含了多种大数据组件,用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 用户可以基于系统预置的集群模板快速购买一个集群,也可自行选择组件列表及高级配置特性,自定义购买集群。
comparison_operator 否 String 参数解释: 指标判断逻辑运算符。 约束限制: 不涉及 取值范围: LT:小于 GT:大于 LTOE:小于等于 GTOE:大于等于 默认取值: 不涉及 evaluation_periods 是 Integer 参数解释: 判断连续满足指标阈值的周期数(一个周期为5分钟)。