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的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS 3.3.0及之后版本集群支持。 SQL防御功能介绍 MRS在主力SQL引擎（Hiv
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
pReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力
管理MRS集群组件 查看MRS集群组件运行状态 启动停止MRS集群组件 重启MRS集群组件 添加删除MRS集群组件 修改MRS集群组件配置参数 查看MRS集群已修改的组件配置参数 同步MRS集群组件配置参数 添加MRS组件自定义参数 管理MRS角色实例 管理MRS角色实例组 修改MRS角色实例参数
管理MRS集群节点 查看MRS集群节点运行状态 启停MRS集群节点上所有角色 隔离MRS集群节点 修改MRS集群节点机架信息 升级MRS集群Master节点规格 同步MRS集群节点磁盘信息 添加MRS集群节点标签 配置MRS集群节点引导操作 父主题： 管理MRS集群
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
管理MRS集群角色 根据不同业务场景需要，管理员使用Manager创建并管理不同角色，通过角色对Manager和组件进行授权管理。 MRS 3.x及之后版本，Manager最大支持5000个角色（包括系统内置角色，不包括租户自动创建的角色）。 MRS 2.x及之前版本，Manager最大支持的角色数为1000。
集群客户端配置文件获取方法： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”，选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法： 登录FusionInsight Manager，单击“系统”。 在对应用户的“操作”列，选择“更多
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题：
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
Flink对接应用运维管理（AOM） 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 Flink对接AOM服务场景介绍 应用运维管理（AOM）服务是一个可观测平台，基于指标、链路、日志、事件全景数据监控，提供一体化监控能力。Flink可以通过AOM服务的Prometheus实例将监控指标推送至AOM
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
准备HDFS应用运行环境 前提条件 1. 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。 2. 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK 3. 获取客户端安装包MRS_Services_Client.tar 操作场景 在Linux上安装客户端。 操作步骤 客户端机器的时间与H
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。开源组件结构复杂，安装、配置、管理过程费时费力，使用Manager将为您提供企业级的集群的统一管理平台。 提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的运行状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。 提供服务属性的配置功能，满足您实际业务的性能需求。
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
但检查结果不能等同于界面上显示的“健康状态”。检查范围包含Manager、服务级别和主机级别的健康检查： Manager关注集群统一管理平台是否提供正常管理功能。 服务级别关注组件是否能够提供正常的服务。 主机级别关注主机的一系列指标是否正常。 本章节指导用户在日常运维中完成集
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