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<batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 public class
创建名称为“hive”的Catalog、名称为“default”的数据库，如果实例中已存在则请跳过该步骤。详细操作可参考管理元数据。 MRS对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog。 确认左上角实例是新创建的LakeF
当使用Ranger作为spark sql的权限管理服务时，访问RangerAdmin需要使用集群中的证书。若用户未使用集群中的JDK或者JRE，而是使用第三方JDK时，会出现访问RangerAdmin失败，进而spark应用程序启动失败的问题。 在这个场景下，需要进行以下操作，将集群中的证书导入第三方JDK或者JRE中。
配置场景 在安全模式的多租户场景下，一个集群可以支持多个用户使用以及支持多个用户任务提交、运行，用户之间是不可见，需要有一个权限控制机制，使用户的任务信息不被其他用户获取。 例如，用户A提交的应用正在运行，此时用户B登录系统并查看应用列表，用户B不应该访问到A用户的应用信息。 配置描述
1.0.5补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
此实例上运行的业务。 当JDBCServer进程停止时，删除在ZooKeeper上的相应节点。 由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间
集中出现的不同值的个数。例如“国家”是一个维度，如果有200个不同的值，那么此维度的基数就是200。 根据官方建议和实践经验，在维度基数小于1万的时候，对维度字段做LowCardinality编码，导入性能会有略微下降，查询性能提升明显，数据存储空间下降明显。 在默认的情况下，声
、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 ClickHouse支持多副本能力，进行本地表写入的时候，当前节点的数据会立即更新成功，但其他副本之间的数据同步是异步的。 本章节主要介绍如何配置ClickHouse保证副本间数据强一致。 参数配置 配置ClickHouse副本间数据强一致优先级别：单条语句设置
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息： 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
配置Yarn数据访问通道协议 配置场景 服务端配置了web访问为https通道，如果客户端没有配置，默认使用http访问，客户端和服务端的配置不同，就会导致访问结果显示乱码。在客户端和服务端配置相同的“yarn.http.policy”参数，可以防止客户端访问结果显示乱码。 操作步骤 在Manager系统中，选择“集群
配置Yarn数据访问通道协议 配置场景 服务端配置了web访问为https通道，如果客户端没有配置，默认使用http访问，客户端和服务端的配置不同，就会导致访问结果显示乱码。在客户端和服务端配置相同的“yarn.http.policy”参数，可以防止客户端访问结果显示乱码。 操作步骤 在Manager系统中，选择“集群
配置场景 在安全模式的多租户场景下，一个集群可以支持多个用户使用以及支持多个用户任务提交、运行，用户之间不可见，需要有一个权限控制机制，使用户的任务信息不被其他用户获取。 例如，用户A提交的应用正在运行，此时用户B登录系统并查看应用列表，用户B不应该访问到A用户的应用信息。 配置描述
配置相同的名称。 脚本路径 obs://mrs-samples/xxx.sh 脚本的路径。路径可以是OBS文件系统的路径或虚拟机本地的路径。 OBS文件系统的路径，必须以obs://开头，以.sh结尾。例如：obs://mrs-samples/xxx.sh 虚拟机本地的路径，脚本所在的路径必须以‘/’开头，以
配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceManager重启后自动加载Container信息
、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
Scheduler模式下，删除租户的时候，只是把租户队列的容量设置为0，并且把状态设为“STOPPED”，但是队列在Yarn的服务里面仍然残留。由于Yarn的机制，无法动态删除队列，管理员可以执行命令手动清除残留的队列。 对系统的影响 脚本运行过程中会重启controller服务，同步Yarn的配置，并重
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行，单击 可以查看列的详细信息。 在SparkSql语句编辑区输入查询语句。 单击后的三角并选择“解释”，编辑器将分析输入的查询语
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
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