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各组件的策略列表中，系统默认会生成部分条目，用于保证集群内的部分默认用户或用户组的权限（例如supergroup用户组），请勿删除，否则系统默认用户或用户组的权限会受影响。 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。
在默认的情况下，声明了LowCardinality的字段会基于数据生成一个全局字典，并利用倒排索引建立Key和位置的对应关系。
图1 HBase系统表 如图1，分别单击“hbase:meta”、“hbase:namespace”和“hbase:acl”超链接，查看所有页面是否能正常打开。如果页面能正常打开，说明表都正常。 是，执行19。 否，执行25。
cluster_id}/agency-mapping mrs:cluster:syncUser √ √ 获取sql执行结果 GET/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id} mrs:sql:get √ √ 相关链接
加密工具第一次执行时自动生成随机动态密钥并保存在“.loader-tools.key”中，加密工具每次加密密码时会使用此动态密钥。删除“.loader-tools.key”后加密工具执行时会重新生成新的随机密钥并保存在“.loader-tools.key”中。
加密工具第一次执行时自动生成随机动态密钥并保存在“.loader-tools.key”中，加密工具每次加密密码时会使用此动态密钥。删除“.loader-tools.key”后加密工具执行时会重新生成新的随机密钥并保存在“.loader-tools.key”中。
MRS 3.3.0及之后版本，登录FusionInsight Manager页面，在“主页”右上方单击“下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，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。
Action操作可以分为如下几种： 生成标量，如count（返回RDD中元素的个数）、reduce、fold/aggregate（返回几个标量）、take（返回前几个元素）。
如果需要配置SSL，truststore.jks文件生成方式可参考“Kafka开发指南 > 客户端SSL加密功能使用说明”章节。
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
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); //读取原文件数据,每一行记录转成RDD里面的一个元素 JavaRDD<String> data = jsc.textFile(args[0]); //将每条记录的每列切割出来，生成一个
登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”（MRS 3.3.0-LTS及之后版本，在“主页”右上方选择“更多 > 下载客户端”），“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，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
在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。
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
在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。
缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称mor表，使用列格式parquet和行格式Avro两种方式混合存储数据。
zk.cleanup.finished.job.outdated.threshold：节点的过期时间，每个批次的任务都会生成对应节点，从当前批次任务的结束时间开始算，如果超过60分钟，则表示已经过期了，那么就清除节点。
“oozie.log”日志每小时生成一个日志压缩文件，默认保留720个（一个月的日志）。
将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.10-1.5.1.jar。
checkpoint") // 组装Kafka的主题列表 val topicsSet = topics.split(",").toSet // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 1.接收Kafka中数据，生成相应
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