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Producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的Partition。
补丁基本信息 表1 补丁基本信息 解决的问题 补丁号：MRS 1.9.0.10 发布时间：2023-01-17 修复问题列表： MRS大数据组件 OBSA支持流控重试 补丁号：MRS 1.9.0.9 发布时间：2022-08-10 修复问题列表： MRS大数据组件 superior调度器算法优化
操作流程 本实践以用户开发一个Hive数据分析应用为例，通过客户端连接Hive后，执行HQL语句访问OBS中的Hive数据。进行企业雇员信息的管理、查询。如果需要基于MRS服务提供的样例代码工程开发构建应用，您可以参考Hive应用开发简介。
图1 Hadoop数据迁移示意 方案优势 简单易用：免编程，向导式任务开发界面，通过简单配置几分钟即可完成迁移任务开发。 迁移效率高： 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化，并针对特定数据源写入做了专项优化，迁移效率高。
x86平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch.so,{客户端安装目录}/JDK/jdk1.8.0_372/jre/lib/amd64/libjsig.so arm平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native
查看与配置MRS告警事件 查看MRS集群事件 查看MRS集群告警 配置MRS集群告警阈值 配置MRS集群告警屏蔽状态 配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 配置定时备份告警与审计信息 开启MRS集群维护模式停止上报告警 配置MRS
FlinkSQL支持MultiJoin算子使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer.multi-join-enabled”为“true”开启MultiJoin算子功能，可参考如何创建
（可选）如果需要立即运行或开发作业，可在“作业管理”进行相关作业配置，可参考如何创建FlinkServer作业。
数据导入集群后，就可以继续基于大数据平台上层应用对数据进行分析处理了。 父主题： 数据迁移
“分配策略类型”参数选择“加权轮询算法”。单击“完成”，添加成功后，单击“确定”完成配置。 添加ClickHouse后端服务器 详细操作步骤请参考添加后端服务器。 登录MRS控制台，单击要对接的MRS集群名称。
“机机”用户：用于组件应用开发的场景。选择该值则用户密码随机生成，无需填写。 根据业务实际需要，在“用户组”，单击“添加”，选择一个或多个用户组添加到列表中。 如果选中的用户组绑定了角色或者在Ranger中配置了权限策略，用户将获得对应的权限。
“分配策略类型”参数选择“加权轮询算法”。单击“完成”，添加成功后，单击“确定”完成配置。 添加ClickHouse后端服务器 详细操作步骤请参考添加后端服务器。 登录MRS控制台，单击要对接的MRS集群名称。
新特性和优化 MRS Manager 新增磁盘不可用告警 新增设备分区丢失告警自动清除能力 慢盘/卡io算法优化 慢盘自动隔离机制优化 补丁兼容关系 MRS 1.9.3.10补丁包中已包含所有MRS 1.9.3版本单点问题修复补丁。 安装补丁的影响 请参考安装补丁的影响。
MRS仅支持Client方式访问Hive，使用操作请参考从零开始使用Hive，应用开发请参考Hive应用开发。 元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。
选择平台类型：必须与待安装客户端的节点的架构匹配，例如“x86_64”。 对于集群内的节点，节点架构类型可在Manager页面选择“主机”，在待安装客户端节点所在行的“平台类型”列查看。
（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台
应用开发时，使用ALTER TABLE ADD PARTITION语句增加分区，以及使用LOAD DATA INTO PARTITON语句将数据加载到分区时，只能静态分区。 动态分区：通过查询命令，将结果插入到某个表的分区时，可以使用动态分区。
true：开启 false：不开启 job.alarm.enable true 是否开启作业告警： true：开启 false：不开启 通过客户端注册到FlinkServer的作业，如果未开启作业注册到FlinkServer功能，暂不支持在FlinkServer WebUI执行启动、开发
HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。
在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。
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