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Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafk
托认证信息。 配置组件数据回收站目录的清理策略。 在存算分离场景下，对接OBS的组件默认开启了数据防误删功能，用户删除数据时，被删除对象会移动至用户对应的回收站目录内，用户需要在OBS文件系统中为对应的目录配置生命周期策略，以避免存储空间被占满的风险。 组件对接OBS。 在具备O
的用户密码复杂度策略。请咨询管理员。 默认情况下，在登录时输入5次错误密码将锁定用户，需等待5分钟自动解锁。 注销用户退出Manager时移动鼠标到右上角 ，然后单击“注销”。 父主题： 附录
Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID，页面提示Error Occurred 问题 Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID，返回的页面提示Error Occurred。 回答 用户提交查看applic
MRS集群的节点如何安装主机安全服务？ 操作场景 MRS集群中的节点可以使用主机安全服务（Host Security Service，HSS）提供的主机管理、风险预防、入侵检测等功能，识别并管理主机中的信息资产，实时监测主机中的风险并阻止非法入侵行为，帮助企业构建服务器安全体系，降低当前服务器面临的主要安全风险。
Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID，页面提示Error Occurred 问题 Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID，返回的页面提示Error Occurred。 回答 用户提交查看applic
多租户资源管理 特性简介 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，不接受将自己的数据与其他用户放在一起。
配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS
配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建
表的数据。 目录是HDFS存储资源分配的基本单位。HDFS支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录，在目录中创建、删除、移动或重命名文件。租户通过指定HDFS文件系统的目录来获取存储资源。 存储资源调度机制如下： 系统支持将HDFS目录存储到指定标签的节点上，或
Loader基本原理 Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”，同时也可以将数据从关系型数据库或者文件服务器导入到HDFS/HBase中，或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。
调整元数据缓存配置可参考调整HetuEngine元数据缓存。 调整动态过滤配置可参考调整HetuEngine动态过滤。 调优案例 某用户使用Hudi MOR表存储其设备的订单出借信息，可通过订单号查询订单详细信息，每天订单量相对稳定，部分节假日可能存在小高峰，该场景存在以下特点： 订单号作为唯一值，并且8
现象描述 MRS样例工程调试运行过程发现认证失败。 处理流程 出现认证失败的原因很多，在不同场景中建议参考以下步骤来排查： 确认本应用所运行设备和集群网络上是否通畅，Kerberos认证所需的各类端口（TCP/UDP）是否可正常访问。 确认各个配置文件是否被正确读取到，路径是否保存正确。
使用MRS Spark SQL访问DWS表 应用场景 华为云提供MapReduce服务（MRS），可在云上快速构建和运营全栈云原生大数据平台。它包含HDFS、Hive、HBase、Spark等大数据组件，专为分析海量企业数据而量身定制。 Spark提供了类似SQL的Spark S
准备本地应用开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.8及以上。
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。 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表或列所在的行，单击 可以查看详细信息。 在HQL语句编辑区输入查询语句。 单击 开始执行HQL语句。 图1 执行语句 如果希望下次继续使用已输入的HQL语句，请单击保存。
附录 MRS所使用的弹性云服务器规格 MRS所使用的裸金属服务器规格 状态码 错误码 获取项目ID 获取账号ID 获取MRS集群信息 MRS支持的角色与组件对应表
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
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