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集群进行扩容的时候，就需要对Colocation的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。
用2个标签配额。 单击“确定”添加标签。 为节点增加标签 为集群增加默认标签时自动增加节点标签，请参见•为已有集群增加集群标签。 弹性伸缩方式为节点自动增加节点标签 配置弹性伸缩策略时添加标签，MRS会自动为新扩容的节点加上该标签，并将标签同步至云服务器和云硬盘。 登录MRS管理控制台。
ketab路径命令”查看配置文件“*.kerberosKeytab”参数所指的keytab认证路径是否存在。 是，执行20。 否，执行19。 ketab路径查看方式：cat properties.properties | grep keytab 将步骤18中kerberosKeytab参数的值指定为用户自定的keytab路径，执行21。
ndencies.jar 显示结果如下： 调用ClickHouse的SpringBoot样例接口触发样例代码运行： Windows环境运行方式： 打开浏览器，输入：http://ClickHouse客户端节点IP:8080/clickhouse/executeQuery，查看浏览器返回信息：
能。可通过如下方法确认单个备份或恢复任务的znode数量： 单个备份或恢复任务的znode数量要少于操作系统的文件句柄限制。查看句柄限制的方式如下： 使用shell命令输入：cat /proc/sys/fs/file-max，用于查看系统级的最大限制。 使用shell命令输入：ulimit
大降低数据传输量，减轻网络带宽压力。社区开放了ReplicaSelector接口来支持此特性，MRS Kafka中默认提供两种实现此接口的方式。 RackAwareReplicaSelector：优先从相同机架的副本进行消费（机架内就近消费特性）。 AzAwareReplicaS
输入类型 输出类型 Hive输入 表输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以
宽不尽相同。 在Spark-shell上使用CarbonData 用户若需要在Spark-shell上使用CarbonData，需通过如下方式创建CarbonData Table，加载数据到CarbonData Table和在CarbonData中查询数据的操作。 spark.sql("CREATE
不尽相同。 在Spark-shell上使用CarbonData 用户如果需要在Spark-shell上使用CarbonData，需通过如下方式创建CarbonData Table，加载数据到CarbonData Table和在CarbonData中查询数据的操作。 spark.sql("CREATE
第三部分是权限，如cdrwa指的是拥有所有权限。 特别的，由于普通模式启动客户端不需要认证，sasl认证类型的ACL在普通模式下将不能使用。本文所有涉及sasl方式的鉴权操作均是在安全集群中进行。 表1 Zookeeper的五种ACL 权限说明 权限简称 权限详情 创建权限 create(c) 可以在当前znode下创建子znode
大降低数据传输量，减轻网络带宽压力。社区开放了ReplicaSelector接口来支持此特性，MRS Kafka中默认提供两种实现此接口的方式。 RackAwareReplicaSelector：优先从相同机架的副本进行消费（机架内就近消费特性）。 AzAwareReplicaS
ndencies.jar 显示结果如下： 调用ClickHouse的SpringBoot样例接口触发样例代码运行： Windows环境运行方式： 打开浏览器，输入：http://ClickHouse客户端节点IP:8080/clickhouse/executeQuery，查看浏览器返回信息：
CLI：使用--source选项。 JDBC：在Connection实例上设置ApplicationName客户端信息属性。 客户端标签（clientTags）的设置方式如下： CLI：使用--client-tags选项。 JDBC：在Connection实例上设置ClientTags client info属性。
第三部分是权限，如cdrwa指的是拥有所有权限。 特别的，由于普通模式启动客户端不需要认证，sasl认证类型的ACL在普通模式下将不能使用。本文所有涉及sasl方式的鉴权操作均是在安全集群中进行。 表1 Zookeeper的五种ACL 权限说明 权限简称 权限详情 创建权限 create(c) 可以在当前znode下创建子znode
根据业务侧需求考虑是否需要将该用户添加到白名单中。 是，执行13。 否，执行15。 将用户添加到白名单，需要重启Kafka服务，这样会中断服务导致业务受影响，因此如果要采用这种方式，必须和业务侧确认后才能进行。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Kafka
输入类型 输出类型 HBase输入 表输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以
输入类型 输出类型 Hive输入 表输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以
该路径必须在/clickhouse目录下，否则后续可能因为ZooKeeper配额不够导致数据插入失败。 为了避免不同表在ZooKeeper上数据冲突，目录格式必须按照如下规范填写： /clickhouse/tables/{shard}/default/test，其中/clickhouse/tables/{shard
resource_pool_name String 参数解释： 资源池名称。 约束限制： 当集群版本不支持按指定资源池进行弹性伸缩时，需要填写为default资源池。 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成。 默认取值： 不涉及 auto_scaling_policy
sql.SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 pyspark.sql.DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 pyspark.sql.HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 pyspark.sql.Data
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