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ClickHouse数据批量导入 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群
Spark故障排除 访问Spark应用获取的restful接口信息有误 为什么从Yarn Web UI页面无法跳转到Spark Web UI界面 HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 加载空的part文件时，app无法显示在JobHistory的页面上
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
具体界面显示以实际为准。 Kerberos认证 开启 委托 勾选“高级配置”后的“现在配置”，“委托”选择“现有委托”，并选择创建对接ECS/BMS云服务委托创建的委托。 例如，配置如下图所示，不同版本集群可能存在差异，具体界面显示以实际为准。 等待集群创建完成后，在“现有集群
源版本无法代理HTTPS请求，所以无法通过YARN代理访问Flink的原生页面，用户可以在集群的同一个VPC下，创建windows虚拟机，在该虚拟机中访问Flink 原生页面。 表4 参数描述 参数 参数值示例 描述 security.ssl.rest.enabled true
视图联表查询时，需要同时给两者授予select权限。 不支持GaussDB和HetuEngine数据源列脱敏。 HetuEngine服务在切换权限控制类型时，需要重启整个HetuEngine服务，包括HSConsole页面上正在运行的HetuEngine计算实例。 HetuEngine基于Ranger权限管控
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。第一次访问Manager和Flink We
Storm WebUI页面中events超链接地址无效 用户问题 Storm组件的Storm UI页面中events超链接地址无效。 问题现象 用户提交拓扑后无法查看拓扑数据处理日志，按钮events地址无效。 原因分析 MRS集群提交拓扑时默认不开启拓扑数据处理日志查看功能。 处理步骤
可执行6验证加密是否配置成功。 验证加密是否配置成功 仅当所配置的空表允许写入测试数据时可执行该操作。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。切换到客户端安装目录，例如：/opt/client。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
dfs-site.xml”文件。 hdfs-site.xml （可选）自定义配置。 单击“确定”。 登录集群客户端所在节点，执行以下命令，切换到客户端安装目录并认证用户。 cd /opt/client source bigdata_env kinit HetuEngine组件操作用户
使用Hue创建工作流 操作场景 用户通过Hue管理界面可以进行提交Oozie作业，提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。 对系统的影响 第一次访问Manager和Flink
使用Hue创建工作流 操作场景 用户通过Hue管理界面可以进行提交Oozie作业，提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。
访问Spark Web UI界面 Spark Web UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、S
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServ
准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServ
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
“transactional=false”将其退化为非事务表。 transactional='true'或 '0'在执行过程中不会进行类型转换，所以这种写法会抛出异常： Cannot convert ['true'] to boolean Cannot convert ['0']
准备Spark本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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