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如下两种方式： 申请一台windows的ECS访问MRS集群操作hbase。安装开发环境后运行样例代码。申请ECS访问MRS集群的步骤如下： 在“现有集群”列表中，单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”、“集群控制台地址”，以及Master节点的“默认安全组”。
访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 问题 采用http(s)://<spark ip>:<spark port>的方式直接访问Spark JobHistory页面时，如果当前跳转的Spark JobHistory页面不是FusionInsight代理的页面（Fus
据迁移的问题。因此在选择Task节点时，优先选择健康状态为故障、未知、亚健康的节点进行缩容。这些节点实例的健康状态信息可以在MRS上的“实例”管理界面查看。 缩容校验策略 缩容节点选择完成后，为了避免组件退服失败，不同组件提供了不同的退服约束规则，只有满足了所有安装组件的退服约束
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
"root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程，单击运行对应的应用程序工程。或者右键工程，选择“Run
##所要连接的impalad实例使用的principal impala-server = XX.XX.XX.XX:21050 ##指定要连接的impalad实例所在Core节点绑定的服务地址，方式二需要填写步骤1中绑定的弹性公网IP 查看结果。 查看样例代码中的Impala
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BU
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BU
Base样例工程的配置文件目录中（通常为“conf”文件夹）。 在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。
已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。
IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。
ZooKeeper与其他组件的关系 ZooKeeper和HDFS的关系 ZooKeeper与HDFS的关系如图1所示。 图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的状态信息。ZK
过选择集群所建的区域及使用的云资源规格，一键式购买适合企业业务的MRS集群。MRS服务会根据用户选择的集群类型、版本和节点规格，帮助客户自动完成华为云企业级大数据平台的安装部署和参数调优。 MRS服务为客户提供完全可控的大数据集群，客户在创建时可设置虚拟机的登录方式（密码或者密钥
ion为OBS文件系统路径的表，也支持基于Hive Metastore方式对接OBS。 HetuEngine对接OBS MRS集群支持HetuEngine服务在创建表时指定Location为OBS文件系统路径，也支持基于Hive Metastore方式对接OBS。 在创建表时指定Location为OBS文件系统路径
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
"root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程，单击运行对应的应用程序工程。或者右键工程，选择“Run
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将krb5.conf和user.keytab 文件上传到客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体
开启组件Hive的“Ranger鉴权”的功能，重启Hive组件+Spark组件。 开启组件Spark的“Ranger鉴权”的功能，重启Spark组件。 关闭组件Hive的“Ranger鉴权”的功能，重启Hive组件。 关闭组件Spark的“Ranger鉴权”的功能，重启Spark组件。
以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
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