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各组件的策略列表中，系统默认生成的条目会自动继承至安全区内，用于保证集群内的部分系统默认用户或用户组的权限。 单击“Add New Policy”，根据业务场景规划配置相关用户或者用户组的资源访问策略。
设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入
为了保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即默认共2个副本。HDFS存储空间所有副本文件在HDFS中占用磁盘空间大小总和。例如“存储空间配额”设置为“500”，则实际只能保存约500/2=250MB大小的文件。
如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生大量更新，但是B中的所需字段没有更新，在该关联中仅用到了B表的B1和B2字段，对于B表，每个记录更新只更新B3字段，B1和B2不更新，因此当B表更新，可以忽略更新后的数据。
Loader服务启动时，需要先执行一系列的准备操作（preStart.sh），例如生成keytab文件等，该日志正是记录了这些操作信息。 loader_ctl.log Loader执行服务启停脚本（sqoop.sh）的日志。
数据表管理，定义Sql访问的数据表信息，用于生成DDL语句。 FlinkSQL作业定义，根据用户输入的Sql，校验、解析、优化、转换成Flink作业并提交运行。 Flink作业可视化管理 支持可视化定义流作业和批作业。
3.3.0之前版本，登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，注意平台类型与待安装客户端节点的节点类型相同（x86为x86_64，ARM为aarch64），单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压
生成客户端会占用大量的磁盘IO，不建议在集群处于安装中、启动中、打补丁中等非稳态场景下载客户端。 配置待安装客户端节点的NTP时间同步，使节点时间与MRS集群时间同步。 登录MRS服务管理控制台，在集群列表单击MRS集群名称，进入MRS集群详情页面。
“客户端类型”选择“仅配置文件”，“下载路径”选择“服务器端”，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/MRS-client”。文件保存路径支持自定义。 图1 下载客户端的配置文件 登录MRS Manager的主管理节点。
label：用户手动指定的EXPORT任务label，如果不指定会自动生成一个label。 父主题： Doris数据分析
security.ssl.internal.truststore ${path}/flink.truststore truststore存放路径，“flink.truststore”表示用户通过generate_keystore.sh*工具生成的truststore文件名称。
固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据
说明： 为了保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即默认共2个副本。HDFS存储空间表示所有副本文件在HDFS中占用的磁盘空间大小总和。例如“存储空间配额”设置为“500MB”，则实际只能保存约500/2=250MB大小的文件。
consumerStrategy = ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的
withRecordFormat(format) .withRotationPolicy(rotationPolicy) .withSyncPolicy(syncPolicy); //Spout生成随机语句
图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on yarn-cluster实现流程： 首先由客户端生成Application信息，提交给ResourceManager。
自动生成事件的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on YARN-Cluster实现流程： 首先由客户端生成Application信息，提交给ResourceManager。
使用客户端根目录中的“ca.crt”证书文件生成客户端的“truststore”。
否则会导致连接生成的临时文件无法删除，长期会累积产生大量的垃圾文件。 在使用beeline客户端时，如果需要在一行中输入多条语句，语句之间以“;”分隔，需要将“entireLineAsCommand”的值设置为“false”。
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