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配置HetuEngine SQL防御规则 配置HetuEngine SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置HetuEngine的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置HetuEngine SQL防御前提条件 已安装包含HetuEngine服务的
schedule-tool工具使用示例 操作场景 通过Loader WebUI或客户端工具Loader-tool创建好作业后，可使用schedule-tool工具执行作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 完成了Loader客户端的安装与配置，具体操作请参见使用命令行运行Loader作业。
schedule-tool工具使用示例 操作场景 通过Loader WebUI或客户端工具Loader-tool创建好作业后，可使用schedule-tool工具执行作业。 前提条件 完成了Loader客户端的安装与配置，具体操作请参见使用客户端运行Loader作业。 操作步骤
CSV文件输入 概述 “CSV文件输入”算子，用于导入所有能用文本编辑器打开的文件。 输入与输出 输入：文本文件 输出：多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 分隔符 CSV文件的列分隔符，用于分隔每行的数据。 string 是 , 换行符 用
管理MRS集群用户组 根据不同业务场景需要，管理员使用Manager创建并管理不同用户组。用户组通过绑定角色获取操作权限，用户加入用户组后，可获得用户组具有的操作权限。用户组同时可以达到对用户进行分类并统一管理多个用户。 MRS 3.x及之后版本，Manager最大支持5000个用户组（包括系统内置用户组）。
配置MRS集群审计日志转储 Manager的审计日志默认保存在数据库中，如果长期保留可能引起数据目录的磁盘空间不足问题，管理员如果需要将审计日志保存到其他归档服务器，可以在FusionInsight Manager设置转储参数及时自动转储，便于管理审计日志信息。 若用户未配置审计
导入导出Hive表/分区数据 操作场景 在大数据应用场景中，往往存在将Hive中的数据表迁移到另一个集群上，使用Hive的导入导出命令可以实现表级别数据迁移，即可使用Export命令将源集群的Hive表导出到目标集群的HDFS中，再在目标集群使用Import命令将导出的数据导入到相应的Hive表中。
配置HetuEngine Coordinator运行的节点范围 默认情况下，Coordinator和Worker节点会随机启动在Yarn的NodeManager节点上，若需要开放端口，需要开放所有NodeManager节点的端口。HetuEngine利用Yarn的资源标签提供了限
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count:
使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景，向HBase中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据；另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率
Hive应用开发简介 Hive介绍 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：
使用Loader导出数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件 创建或
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
快速开发Hive HCatalog应用 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：
在本地Windows环境中调测IoTDB应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 如果Windows开发环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 需要在
Oozie客户端配置说明 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Oozie客户端。Oozie支持提交多种类型任务，例如Hive、Spark2x、Loader、Mapreduce、Java、DistCp、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming、定时任务等。
配置Hudi通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在spark-shell中创建Hudi COW表存储到OBS中。 Hudi对接OBS 使用客户端安装用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env
SparkStreaming消费Kafka消息失败，提示“Couldn't find leader offsets” 问题背景与现象 使用SparkStreaming来消费Kafka中指定Topic的消息时，发现无法从Kafka中获取到数据。 提示如下错误： Couldn't find
Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count:
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