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配置Yarn权限控制开关 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。
执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。 Clients：包含WebUI和JDBC接口，为用户访问提供接口。 操作流程 本实践以用户开发一个Hive数据分析应用为例，通过客户端连接H
HDFS常用API介绍 HDFS Java API接口介绍 HDFS C API接口介绍 HDFS HTTP REST API接口介绍 父主题： HDFS应用开发常见问题
HDFS常用API介绍 HDFS Java API接口介绍 HDFS C API接口介绍 HDFS HTTP REST API接口介绍 父主题： HDFS应用开发常见问题
由SQLContext及其子类可以方便的创建SparkSQL中的基本数据集DataFrame，DataFrame向上提供多种多样的编程接口，向下兼容多种不同的数据源，例如Parquet、JSON、Hive数据、Database、HBase等，这些数据源都可以使用统一的语法来读取。
操作步骤 修改样例代码。 当前样例代码中操作HBase的接口有三种，分别是普通接口，HFS接口（MRS 1.9.x版本不再支持该接口），REST接口。调试不同API接口操作HBase时可以注释其他接口调用。这里以使用普通接口操作HBase为例，main方法中只包含如下代码段。 public
配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6
ALTER仅支持 *MergeTree ，Merge以及Distributed等引擎表。 使用示例 --给表t1增加列test01 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN test01 String DEFAULT 'defaultvalue'; --查询修改后的表t1 desc t1
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume从本地采集静态日志保存到HDFS上如下目录“/flume/test”。 前提条件 已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。
警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
Flink常用API介绍 Flink Java API接口介绍 Flink Scala API接口介绍 Flink REST API接口介绍 Flink Savepoints CLI介绍 Flink Client CLI介绍 父主题： Flink应用开发常见问题
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消费Kafka Topic时报错“Not Authorized to access group XXX”如何处理？ 该问题是由于集群的Ranger鉴权和集群自带的ACL鉴权冲突导致。Kafka集群使用自带的ACL进行权限访问控制，且集群的Kafka服务也开启Ranger鉴权控制时
SELECT ... 使用示例 --给test2表插入数据 insert into test2 (id, name) values (1, 'abc'), (2, 'bbbb'); --查询test2表数据 select * from test2; ┌─id─┬─name─┐ │
rk SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6
com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka" + " /opt/test.jar --topic topic-test -bootstrap.servers xxx.xxx.xxx.xxx:21005") System.out
rk SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
产生告警的角色名称 主机名 产生告警的主机名 对系统的影响 监控指标上报CES失败，在CES中无法看到MRS云服务的监控指标。 可能原因 权限问题请求CES接口失败。 网络问题上报CES数据失败。 服务内部问题导致上报CES数据失败。 处理步骤 打开FusionInsight Manager 页面，选择“运维
ALM-44004 Presto Coordinator资源组排队任务超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统通过jmx接口查询资源组的排队任务数即QueuedQueries指标，当检测到资源组排队数大于阈值时产生该告警。用户可通过"组件管理 > Presto > 服务配置（将“基础配置”切换为“全部配置”）
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