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enable=false 权限管理介绍 SparkSQL的权限管理是指SparkSQL中管理用户操作数据库的权限系统，以保证不同用户之间操作数据库的独立性和安全性。如果一个用户想操作另一个用户的表、数据库等，需要获取相应的权限才能进行操作，否则会被拒绝。 SparkSQL权限管理部分集成了Hiv
新建集群Kudu服务异常如何处理？ 查看Kudu服务异常日志 登录MRS管理控制台。 单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Kudu > 实例”，找到异常实例所属的IP。 如果集群详情页面没有“组件管理”页签，请先完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“I
Ranger支持配置安全区，Ranger管理员可将各组件的资源切分为多个安全区，由对应Ranger管理员用户为区域的指定资源设置安全策略，以便更好的细分资源管理。安全区中定义的策略仅适用于区域中的资源，服务的资源被划分到安全区后，非安全区针对该资源的访问权限策略将不再生效。安全区的管理员只能在其作为管理员的安全区中设置策略。
0及之后的版本。 Flink支持通过第三方依赖包来运行自定义Flink作业。可以在Flink WebUI界面中上传并管理依赖jar包，然后在运行作业时调用对应依赖。依赖管理暂不支持“语义”校验功能，依赖jar包名称需以字母、数字或下划线开头，且不超过32个字符。支持如下两种第三方依赖：
9G，如果参数设置为0，则表示不限制，那么ClickHouse服务可以使用服务器的所有物理内存。该参数最多有效位为小数点后两位。 父主题： ClickHouse多租户管理
配置并导入Manager样例工程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src”目录下的样例工程文件夹“manager-examples”到本地。 在应用开发环境中，导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。 打开IntelliJ IDEA，选择“File
maxError”、“spark.sql.statistics.percentile.accuracy”参数修改后需要重新下载客户端才能生效。 父主题： Spark运维管理
换为对应的本地表。 deny 根据场景定： deny/local/global/allow 否 background_pool_size 后台用于merge的线程池大小。 16 4u16G：cpu核数 8u32G：cpu核数 16u64G及以上：CPU内核数 * 2 否 log_queries
Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql
配置仅Hive管理员用户能创建库和在default库建表 操作场景 此功能在MRS 3.x之前版本适用于Hive，Spark。在MRS3.x及后续版本适用于Hive，Spark2x。 开启此功能后，仅有Hive管理员可以创建库和在default库中建表，其他用户需通过Hive管理员授权才可使用库。
1:26014/jobhistory”。 默认值为空，表示不能从WebUI查看container聚合日志。 修改参数后，需重启服务使得配置生效。 - 父主题： Spark运维管理
开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： JDK版本号应该与用户要访问的FusionInsight Manager使用的版本号一致，具体的版本号可以查看对应版本文档或咨询系统管理员。 例如FusionInsight Manager 8.1.2.2支持的JDK是JDK 1.8.x。 安装和配置IntelliJ IDEA
maxError”、“spark.sql.statistics.percentile.accuracy”参数修改后需要重新下载客户端才能生效。 父主题： Spark运维管理
House*/clickhouse/bin/clickhouse = cap_sys_nice+ep 父主题： ClickHouse多租户管理
如何通过curl命令访问Manager REST API 说明 用户可通过openssl version查看系统的openssl版本，如果版本低于OpenSSL 1.0.1，需要为操作系统安装较高版本的openssl，以支持使用TLSv1.1和TLSv1.2与集群交互。 操作样例及步骤
该任务指导MRS集群管理员在FusionInsight Manager创建并设置Loader的角色。Loader角色可设置Loader管理员权限、作业连接、作业分组以及Loader作业的操作和调度权限。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求。
KafkaManager介绍 KafkaManager是Apache Kafka的管理工具，提供Kafka集群界面化的Metric监控和集群管理。 通过KafkaManager可以： 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态（主题，消费者，偏移量，分区，副本，节点） 支持界面执行副本的leader选举
-Dspark.ssl.keyStore=./child.keystore #{java_stack_prefer} 父主题： Spark运维管理
-Dspark.ssl.keyStore=./child.keystore #{java_stack_prefer} 父主题： Spark运维管理
添加Kafka的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Kafka用户配置Kafka主题的读、写、管理权限以及集群的管理权限，本章节以为用户“test”添加 “test” 主题的“生产”权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已
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