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调测OpenTSDB应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在Windows上配置集群的IP与主机名映射关系。登录集群后台，执行命令cat /etc/hosts后，把hosts文件中的IP与主机名映射关系拷贝到“C:\Windows
Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 用户问题 使用Presto查询Kudu表报错。 问题现象 使用Presto查询Kudu表，报表找不到的错误： 后台报错： 原因分析 在实际的运行节点（worker实例所在节点）没有Kudu相关配置。 处理步骤 在集群Presto所有的worker
配置Hive通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Hive客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore
配置Spark读写Doris数据 Spark Doris Connector可以支持通过Spark读取Doris中存储的数据，也支持通过Spark写入数据到Doris中。 支持从Doris中读取数据 支持Spark DataFrame批量/流式写入Doris。 可以将Doris表映射为
准备连接HBase集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下HBase权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://
安装MRS客户端 操作场景 该操作指导安装工程师安装MRS集群所有服务（不包含Flume）的客户端。Flume客户端安装请参见安装Flume客户端。 客户端可以安装集群内节点，也可以安装在集群外节点，本章节以安装目录“/opt/client”为例进行介绍，请以实际集群版本为准。 在集群外节点安装客户端前提条件
OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点
Hive应用开发常用概念 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在MRS产品中进行API方式认证。 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query
为什么在启动spark-beeline的命令中指定“--hivevar”选项无效 问题 为什么在启动spark-beeline的命令中指定“--hivevar”选项无效？ 在MRS集群启动spark-beeline的命令中如果使用了“--hivevar <VAR_NAME>=<var_value
准备连接Kafka集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Kafka权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用Java（JDBC和HCatalog）、Python、Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC/Hcatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows
ClickHouse物化视图概述 由于TTL规则不会从原始表中同步到物化视图表，因此源表中带有TTL规则时，物化视图表同样需要配置TTL规则，并且建议与源表保持一致。 表1 普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度
HBase与其他组件的关系 HBase和HDFS的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件
DBService超过最大连接数后导致Hive MetaStore异常 问题背景与现象 DBService默认最大连接数是300，如果当业务量比较大，导致连接DBService的最大连接数超过300时，MetaStore会出现异常，并报slots are reserved for
配置Presto通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，Presto即可通过presto_cli.sh客户端创建表存储在OBS中。 Presto对接OBS 未开启Kerberos认证的集群 使用客户端安装用户，登录已安装客户端的节点
Storm-HBase开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm和HBase交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 安全模式下登录方式分为两种，票据登录和keytab文件登录，两种方式操作步骤基本一致。票据登录方式为开源提供的能力，存在票据过期问题
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