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failover proxy provider中，一旦某进程中的一个NameNode发生故障，在同一进程中的所有HDFS client实例都会尝试再次连接NameNode，导致应用长时间等待超时。 当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时，会对系统造成负担。为了避
Manager提供系统中各组件的权限集中管理功能。 Manager引入角色的概念，采用RBAC的方式对系统进行权限管理，集中呈现和管理系统中各组件零散的权限功能，并且将各个组件的权限以权限集合（即角色）的形式组织，形成统一的系统权限概念。这样一方面对普通用户屏蔽了内部的权限管理细节，另一方
与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
完成任务。 如需在Hue WebUI中操作HBase，当前MRS集群中必须部署HBase的Thrift1Server实例。 Thrift1Server实例默认不会安装，用户可在创建自定义类型的MRS集群时，选择HBase组件并通过调整集群自定义拓扑，添加Thrift1Server实例，详情请参考购买自定义拓扑集群。
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 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了
完成任务。 如需在Hue WebUI中操作HBase，当前MRS集群中必须部署HBase的Thrift1Server实例。 Thrift1Server实例默认不会安装，用户可在创建自定义类型的MRS集群时，选择HBase组件并通过调整集群自定义拓扑，添加Thrift1Server实例，详情请参考购买自定义拓扑集群。
迟网络环境中的可靠性，主要体现在以下方面： 降低读取延迟：通过同时从多个数据节点读取相同的数据块来降低总体读取时间。 适应网络变化：在网络条件不稳定或部分节点出现性能问题时，提高客户端的读取效率。 对系统的影响 多路读会增加网络流量和CPU使用率，由于需要处理更多的连接和请求，需
最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源，租户不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
omm 集群的操作用户需要有<path>/hbase.jks目录的“rw”权限，且要求目录已存在。 运行命令后需要再输入4遍相同的<password>，其中3中进行加密的密码与此步骤的密码相同。 将生成的密钥文件分发到集群中所有节点的相同目录下，并为omm用户配置该文件的读写权限。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment、Exe
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予权限。所以根据Hive使用场景的不同，用户需要的权限可能也不相同。 表1 Hive使用场景 主要场景 用户需要的权限 使用Hive表、列或数据库 使用其他用户创建的Hive表、列或数据库，不同的场景需要不同的Hive权限，例如： 创建表，需要“建表”权限。
“指定作业”：表示指定需要导出的作业。选择“指定作业”，在作业列表中勾选需要导出的作业。 “指定组别”：表示导出某个指定分组中的所有作业。选择“指定分组”，在分组列表中勾选需要导出的作业分组。 “是否导出密码”：导出时是否导出连接器密码，勾选时，导出加密后的密码串。 单击“确定”，开
Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性
500”错误 问题背景与现象 在Yarn使用Capacity调度器时，单击Yarn WebUI页面的队列名称时，系统上报“ERROR 500”的错误。 HTTP ERROR 500 javax.servlet.ServletException: javax.servlet.ServletException:
uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true：使用该功能
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
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