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配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高
集群生命周期管理 MRS支持集群的生命周期管理包括创建集群和删除集群。 创建集群：支持用户定制集群的类型、组件范围、各类型的节点数、虚拟机规格、可用区、VPC网络、认证信息，MRS将为用户自动创建一个符合配置的集群，全程无需用户参与；同时支持用户在集群中运行自定义内容；支持快速创
ZKFC进程状态异常 ALM-14034 Router进程状态异常 ALM-14035 HttpFS进程状态异常 ALM-14036 NameNode进入安全模式 ALM-14037 存在集群外的DataNode ALM-14038 Router堆内存使用率超过阈值 ALM-14039 集群内存在慢DataNode
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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使用Loader导出MRS集群内数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件
批量写入Hudi表 操作场景 Hudi提供多种写入方式，具体见hoodie.datasource.write.operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
使用Loader导出数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从MRS导出到外部的数据源的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件 创建或
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续Put的场景。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群
使用Loader导入数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从外部的数据源导入到MRS的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件 创建或
使用Loader导入数据至MRS集群 操作场景 该任务指导用户完成将数据从外部的数据源导入到MRS的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; –hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以
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