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准备连接Hive集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Hive权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka
配置MRS集群告警事件消息通知 MRS联合消息通知服务(SMN)，采用主题订阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式（短信和邮件通知）。 在MRS管理控制台，按照集群维度，在集群信息页面的告警页签中能够提供选择是否使能通知服务，只有对应集群开关开启以后
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka
准备连接Kafka集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Kafka权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
安装MRS 3.x之前版本Flume客户端 操作场景 使用Flume搜集日志时，需要在日志主机上安装Flume客户端。用户可以创建一个新的ECS并安装Flume客户端。 本章节适用于MRS 3.x之前版本。 前提条件 已创建包含Flume组件的流集群。 日志主机需要与MRS集群在相同的
准备连接Kafka集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Kafka权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
执行join操作时localtask启动失败 问题背景与现象 执行join等操作，数据量较小时，会启动localtask执行，执行过程会报错： jdbc:hive2://10.*.*.*:21066/> select a.name ,b.gender from student a
ALM-14021 NameNode RPC处理平均时间超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测NameNode的RPC处理平均时间，并把实际的NameNode的RPC处理平均时间和阈值（默认为100ms）相比较。当检测到NameNode的RPC处理平均时间连续多次（默认为10次
准备连接HBase集群配置文件 准备运行环境配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息
准备Spark连接集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Spark2x权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择
ALM-14022 NameNode RPC队列平均时间超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测NameNode的RPC队列平均时间，并把实际的NameNode的RPC队列平均时间和阈值（默认为200ms）相比较。当检测到NameNode的RPC队列平均时间连续多次（默认为10次
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的
Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java
Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala
Spark Python接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下
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