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Column 该策略允许访问的HBase表对应的表的列名。 name Allow Conditions Select Group：该策略允许访问的用户组。 Select User：该策略允许访问的用户组中的用户。 Permissions：该策略允许用户使用的权限。 Select Group：testuser
chema的变更。 可选参数，单击显示该参数。 none WhiteList 待抓取表的白名单。 配置需要抓取的表的名单列表，多个表可以用英文逗号分隔，支持通配符。 可选参数，单击显示该参数。 testtable BlackList 表的黑名单。 配置不需要抓取的表的名单列表，多个表可以用英文逗号分隔，支持通配符。
同时为弹性云服务分配足够的磁盘空间，例如“40GB”。 弹性云服务器的VPC需要与MRS集群在同一个VPC中。 弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。 弹性云服务器操作系统已安装NTP服务，且NTP服务运行正常。 如果未安装，在配置了yum源的情况下，可执行yum
表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create
ZooKeeper与其他组件的关系 ZooKeeper和HDFS的关系 ZooKeeper与HDFS的关系如图1所示。 图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的状态信息。ZK
Access Control）的权限管理插件，用于替换组件自身原来的鉴权插件。Ranger插件都是由组件侧自身的鉴权接口扩展而来，用户在Ranger WebUI上对指定service设置权限策略，Ranger插件会定期从RangerAdmin处更新策略并缓存在组件本地文件，当有客户
COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是S
request.log Jetty服务的请求日志 日志级别 Hive提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是ERROR、WARN、INFO、DEBUG，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述
如果源端（例如“blee”）为空目录，且目的端（例如“aaa”）目录不存在，系统会自动创建出来“aaa”目录，但是不会在“aaa”目录下面再创建“blee”目录。 如果源端“blee”不是空目录，且目的端“aaa”目录不存在，系统会自动创建出来“aaa”目录，并在“aaa”目录下面再创建“blee”目录，进行文件迁移。
Hue中的输入框输入中文会出现混乱 用户问题 Hue中的输入框输入中文会出现混乱。 问题现象 Hue的输入框中输入中文时，会出现混乱，第一次输入不了的情况，也即输入的中文会首先出现英文，中文并未输入，再次输入会带上之前的内容，示例如下： 原因分析 Hue对中文的处理存在混乱的情况，需要进行修正。
在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD（弹性分布数据集）的一部分。 写入文件的过程如图2所示。 图2 写入文件过程 HDFS文件写入的详细步骤如下所示： Driver创建要写入文件的目录。 根据RDD分区分块情况，计算出写数据的Task数，并下发这些任务到Executor。
MRS节点引导操作概述 用户可以通过引导操作来完成安装其他第三方软件，修改集群运行环境等自定义操作。 引导操作可以在集群组件首次启动前/后在指定的节点上执行脚本。已运行的集群组件添加的引导操作，只能通过手动方式在节点上执行第三方组件的安装脚本进行安装。 如果集群扩容，选择执行引导操作，则引
如果需要在日志中调整记录的日志级别，则管理员可以修改FusionInsight Manager的日志级别。对于某个具体的服务，除了可以修改日志级别，还可以修改日志文件大小，防止磁盘空间不足日志无法保存。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 对系统的影响 保存新的配置需要重启服务，此时对应的服务不可用。
0作为key进行存储，读取时再将各个part都读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
0作为key进行存储，读取时再将各个part都读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
低对服务器和应用的威胁。 出于安全考虑，更改“maxHttpHeaderSize”的取值，给服务器管理员更大的可控性，以控制客户端不正常的请求行为。 安装Tomcat后，修改Tomcat版本描述文件。 为了避免暴露Tomcat自身的信息，更改Connector的Server属性值，使攻击者不易获知服务器的相关信息。
Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 已经同步了的用户和用户组 错误码 请参见错误码。 父主题： IAM同步管理接口
设置在默认数据库中，插入其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“插入”。 设置在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
基于FIFO调用队列的NameNode请求处理 如果将FIFO队列替换为一种被称作FairCallQueue的新型队列，这种情况就能够得到改善。按照这种方法，FAIR队列会根据调用者的调用规模将传入的RPC调用分配至多个队列中。调度模块会跟踪最新的调用，并为调用量较小的用户分配更高的优先级。
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