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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
是，集群已绑定委托。 否，执行4.b。 单击“管理委托”，为集群绑定具有OBS文件系统操作权限的委托。 您可以直接选择系统默认的“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”，也可以单击“新建委托”自行创建其他具有OBS文件系统操作权限的委托。 提交wordcount作业。 在M
使用Hue提交Oozie SSH作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交SSH类型的Oozie作业。 由于有安全攻击的隐患，所以默认是无法提交SSH作业的，如果想使用SSH功能，需要手动开启。 操作步骤 开启SSH功能（若当前集群无“oozie.job.ssh.enable”参数，则跳过该操作）：
使用Hue提交Oozie SSH作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交SSH类型的Oozie作业。 由于有安全攻击的隐患，所以默认是无法提交SSH作业的，如果想使用SSH功能，需要手动开启。 操作步骤 开启SSH功能（如果当前集群无“oozie.job.ssh.enable”参数，则跳过该操作）：
nProvider, simpleJdbcMapper).withTableName("GOAL").withQueryTimeoutSecs(30); WordSpout wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder
Storm常用参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 参数入口，请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 默认值 supervisor.slots.ports supervisor上能够运行workers的端口列表。每个worke
访问Impala WebUI界面 用户可以通过Impala的WebUI，在图形化界面查看Impala作业的相关信息。Impala的WebUI根据实例不同分为如下三种： StateStore WebUI：用于管理节点。 Catalog WebUI：用于查看元数据。 前提条件 已安装Impala服务的集群。
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”
使用命令行运行Loader作业 操作场景 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。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请
添加MRS租户 当租户需要根据业务需求指定资源使用情况时，可以在MRS创建租户。 添加MRS租户前提条件 根据业务需求规划租户的名称，不得与当前集群中已有的角色或者Yarn队列重名。 如果租户需要使用存储资源，则提前根据业务需要规划好存储路径，分配的完整存储路径在HDFS目录中不存在。
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
ClickHouse数据批量导入 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。
Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight
使用客户端运行Loader作业 操作场景 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。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请
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