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选择待创建的MRS集群的计费模式。 按需计费 集群名称 待创建的MRS集群名称。 MRS_demo 版本类型 待创建的MRS集群版本类型。 普通版 集群版本 待创建的MRS集群版本。 MRS 3.1.0 组件选择 选择待创建的MRS集群配套的组件。 Hadoop分析集群 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。
建一个新的MRS用户，然后在创建MRS数据连接时，“用户名”和“密码”填写为新建的MRS用户及其密码。 说明： 如果CDM集群为2.9.0版本及之后版本，且MRS集群为3.1.0及之后版本，则所创建的用户至少需具备Manager_viewer的角色权限才能在CDM创建连接；如果需
“Hive管理员权限”：Hive管理员权限。 “Hive读写权限”：Hive数据表管理权限，可设置与管理已创建的表的数据操作权限。 MRS 3.1.0版本，Hive角色管理支持授予Hive管理员权限、访问表和视图的权限，不支持数据库的授权。 MRS 3.1.2及之后版本，Hive角色管理支持
创建MRS Flink集群 购买一个包含有Hive组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。 本文以购买的MRS 3.2.0-LTS.1版本的集群为例，组件包含Hadoop、Flink组件，集群开启Kerberos认证。 单击“立即购买”，等待MRS集群创建成功。 准备集群配置文件
开启细粒度权限时，用户通过该指导配置访问OBS权限，实现MRS用户对OBS文件系统下的目录权限控制。 该章节内容不适用于MRS 1.9.2版本。 如需对MRS的用户访问OBS的资源进行详细控制，可通过该功能实现。例如，您只允许用户组A访问某一OBS文件系统中的日志文件，您可以执行以下操作来实现：
用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在未开启Kerberos认证的MRS 3.1.0版本集群的管理控制台上，提交用于处理OBS存储的数据的Flink作业为例进行说明。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。
本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架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
常用参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置参数。 配置Stage失败重试次数 Sp
Spark常用配置参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置Spark参数。 配置Stage失败重试次数
HBase开源增强特性 HBase开源增强特性：HIndex HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库。每张表的数据按照RowKey的字典顺序排序，因此，如果按照某个指定的RowKey去查询数据，或者指定某一个RowKey范围去扫描数据时，HBase可以快速定位到
配置HBase主备集群容灾 操作场景 HBase集群容灾作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，为HBase提供了实时的异地数据容灾功能。它对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护，重建，数据校验，数据同步进展查看等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群
功能总览 功能总览 全部 MapReduce服务 集群管理 文件管理 作业管理 运维管理 运营管理 用户权限管理 存算分离 Alluxio组件 CarbonData组件 CDL组件 ClickHouse组件 DBService组件 Doris组件 Flink组件 Flume组件 HBase组件
解决Oozie修改GC配置不生效的问题。 补丁兼容关系 MRS 3.2.0-LTS.1.10补丁包中包含所有MRS 3.2.0-LTS.1版本单点问题修复补丁。 父主题： MRS 3.2.0-LTS.1.10补丁说明
配置HBase主备集群容灾 操作场景 HBase集群容灾作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，为HBase提供了实时的异地数据容灾功能。对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护、重建、数据校验、查看数据同步进展等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群中
Spark SQL Native DDL/DML Spark 1.5版本将很多DDL/DML命令下压到Hive执行，造成了与Hive的耦合，且在一定程度上不够灵活（比如报错不符合预期、结果与预期不一致等）。 Spark 3.1.1版本实现了命令的本地化，使用Spark SQL Native
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