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配置MRS集群间互信 当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时,系统管理员可以设置互信的系统,使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信,每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”,不同的Manager系
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分
同步Kafka数据至ClickHouse 本章节指导用户通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端,详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群,并且ClickHouse集群和K
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:
迁移MRS集群内ClickHouse数据至其他MRS集群 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 场景一:随着MRS ClickHouse业务数量的增长,原有集群的存储和计算资源已不满足业务需求,需要对集群进行拆分,将部分用户业务及数据库数据迁移到新建集群中。 场景二:MRS
MRS 2.1.0.11补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.1.0.11 发布时间 2020-12-30 解决的问题 MRS 2.1.0.11 修复问题列表: MRS Manager 解决executor/knox/os日志不回滚问题 增加executor
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HetuEngine用户权限说明 HetuEngine在集群已启用Kerberos认证(安全模式)时提供了如下两种权限管控方式,默认使用Ranger权限模型;在集群未启用Kerberos认证(普通模式)时提供了Ranger权限模型,默认未开启Ranger权限模型: Ranger权
配置HBase主备集群数据自动备份 前提条件 主备集群已经安装并且启动。 主备集群上的时间必须一致,而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 当主集群HBase服务关闭时,Zookeeper和HDFS服务应该启动并运行。 该工具应该由启动HBase进程的系统用户运行。 如
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恢复HBase业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时,系统管理员对HBase进行重大操作(如升级、重大数据调整等)后,系统数据出现异常或未达到预期结果,模块全部故障无法使用,或者迁移数据到新集群的场景中,需要对HBase业务数据进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序,包括Spark Core及Spark SQL。其中,Spark Core为Spark的内核模块,主要负责任务的执行,用于编写spark应用程序;Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明
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Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致,请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1,常用函数见表2,命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
MRS 3.1.2-LTS.2补丁说明 MRS 3.1.2-LTS.2.14补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.2-LTS.2.14 发布时间 2023-10-27 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通,需要先隔离该节点,否则补丁会安装失败。 新特性和优化 MRS Manager
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快速使用Doris Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建
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MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍: 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。