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配置Ranger元数据存储至RDS 本章节旨在指导用户将现有集群的Ranger元数据切换为RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个MRS集群共用同一份元数据，且元数据不随集群的删除而删除，也能够避免集群迁移时Ranger元数据的迁移。
Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。
是否可以手动调整DataNode数据存储目录 问题 数据块在DataNode上的存储目录由“dfs.datanode.data.dir”配置项指定，是否可以修改该配置项来修改数据存储目录？ 是否可以手动拷贝数据存储目录下的文件？
是否可以手动调整DataNode数据存储目录 问题 数据块在DataNode上的存储目录由“dfs.datanode.data.dir”配置项指定，是否可以修改该配置项来修改数据存储目录？ 是否可以手动拷贝数据存储目录下的文件？
DEFAULT state.backend 状态后端存储介质，建议“rocksdb”。 rocksdb 表2 HBase作为冷数据二级状态后端存储 参数名称 参数说明 取值示例 table.exec.state.cold.enabled 是否开启冷热分级存储。
配置NFS服务器存储NameNode元数据 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。
配置NFS服务器存储NameNode元数据 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。
ZooKeeper日志介绍 日志描述 日志存储路径：“/var/log/Bigdata/zookeeper/quorumpeer”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/zookeeper/quorumpeer”（审计日志） 日志归档规则：ZooKeeper的日志启动了自动压缩归档功能
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。
Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile，Parquet，Squence，CSV。 本特性仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。
场景说明 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。
Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFile、JsonFile、Parquet、Squence和CSV。
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。
Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种，在建表时指定： AES：对应加密类名称为“org.apache.hadoop.hive.serde2.AESRewriter”。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
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