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合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。全局二级索引应用于scan条件查询场景，查询均由索引表完成，无需关注用户表rowkey。在本样例中，用户表rowkey格式为："r1"，"r2"，"r3"...，所有列都存储在info列族中。 样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。
在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写入安全认证代码，确保MapReduce程序能够正常运行。
用户开发大数据应用程序并在支持Kerberos认证的MRS集群中运行程序时，需要准备访问MRS集群的用户认证文件。认证文件中的keytab文件可用于认证用户身份。 该任务指导管理员用户通过Manager下载用户认证文件并导出keytab文件。 修改用户密码后，之前导出的keytab将失效，需要重新导出。
keytab通过YARN分发到Spark on YARN的container目录下，因此KafkaClient中对于“keyTab”的配置路径必须为相对jaas.conf的所在路径，例如“./user.keytab”。principal修改为自己创建的用户名及集群域名。 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。
为什么DataNode无法正常上报数据块 问题 DataNode正常，但无法正常上报数据块，导致存在的数据块无法使用。 回答 当某个数据目录中的数据块数量超过4倍的数据块限定值“1M”时，可能会出现该错误。DataNode会产生相应的错误日志记录，如下所示： 2015-11-05 10:26:32,936 |
MRS集群所有组件日志（如HDFS服务全部日志）支持通过主机接入的方式对接云日志服务。云日志服务（LTS）用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备
分析集群：用来做离线数据分析，提供的是Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供的是流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务，提供的是Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定义：全量自定义组件组合的MRS集群，MRS 3.x及之后版本支持此类型。
Manager上，可以看到RegionServer有如下自定义配置： 原因分析 用户配置了Phoenix的索引功能，由于新节点没有Phoenix对应的jar包，导致找不到类，启动失败。 处理步骤 登录到正常的RegionServer节点，执行以下命令。 grep -Rn ‘org.apache.hadoop
连接到HiveServer的session数占最大允许数的百分比超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测连接到HiveServer的Session数占HiveServer允许的最大session数的百分比，该指标可通过“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive > 实例 > 具体的Hiv
54447. 执行命令修改allow_drop_detached的值。 例如：设置allow_drop_detached=1 set allow_drop_detached=1; 执行如下命令查看allow_drop_detached的值： SELECT * FROM system.settings WHERE
beros认证的集群中提交作业的内置用户名为omm。 hbase shell在开启Kerberos认证的集群提交作业的内置用户名为hbase，在未开启Kerberos认证的集群中提交作业的内置用户名为omm。 Presto在开启Kerberos认证的集群提交作业的内置用户名为om
Hive常见日志说明 Hive服务启动失败 安全集群执行set命令的时候报错“Cannot modify xxx at runtime” 提交Hive任务时如何指定队列？ 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ Hive表desc描述过长导致无法完整显示
选择“系统 > 权限 > 角色 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如developrole。 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope ”，勾选“global”的“管理”、“创建”、“读”、“写”和“执行”，单击“确定”保存。
如果待创建的表有一个常用于过滤的列 ，例如80%以上的场景使用此列过滤。 针对此类场景，调优方法如下： 将常用于过滤的列放在sort_columns第一列。 例如，msname作为过滤条件在查询中使用的最多，则将其放在第一列。创建表的命令如下，其中采用msname作为过滤条件的查询性能将会很好。
cala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。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，单击IDEA右边Maven窗口的“Reload All Maven
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Threshold 产生告警的阈值。 对系统的影响 RegionServer RPC处理时间的P99超过阈值，会影响RegionServer对外提供服务的能力。对
描述：提取函数用于从HTTP URL（或任何符合RFC 2396标准的URL）中提取内容。 [protocol:][//host[:port]][path][?query][#fragment] 提取的内容不会包含URI的语法分隔符，比如“：”或“？”。 url_extract_fragment(url)
'user'：为在两集群上分别创建的具有FlinkServer、Doris管理员权限的同名用户。 'password' = 'password'：创建的具有FlinkServer、Doris管理员权限的用户密码。 doris_label_xxx：sink.label-prefix的值，必须是唯一的，每次启任务必须保持其值的唯一性。
MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多
是否开启Yarn WebUI的任务列表后台分页功能。 true yarn.resourcemanager.webapp.pagination.threshold 开启Yarn WebUI的任务列表后台分页功能后，每个分页显示的最大作业数量。 5000 显示更多的历史作业，会影响性能，增加打开Yarn
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