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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
MRS 2.x及之前版本用户名称： LDAP管理员用户：rootdn:cn=root,dc=hadoop,dc=com LDAP用户：pg_search_dn:cn=pg_search_dn,ou=Users,dc=hadoop,dc=com 该章节仅适用于MRS 2.x及之前版本和MRS
完全兼容开源接口，结合华为云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通
egion内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。
C.D 例如m2.8xlarge.8 其中， A表示系列，例如：s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。 B表示系列号，例如：s1中的1表示通用型I代，s2中2表示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU
useHdfsCollect和spark.sql.uselocalFileCollect不能同时设置为true。 父主题： Spark Core企业级能力增强
Spark Streaming企业级能力增强 配置Kafka后进先出 配置对接Kafka可靠性 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
Core企业级能力增强 配置Spark HA增强高可用 配置Spark事件队列大小 配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Spark Driver执行结果 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
x之前版本适用于Hive，Spark。在MRS3.x及后续版本适用于Hive，Spark2x。 开启此功能后，仅有Hive管理员可以创建库和在default库中建表，其他用户需通过Hive管理员授权才可使用库。 开启本功能之后，会限制普通用户新建库和在default库新建表。请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。
单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 IoTDB权限： 普通用户权限：具有数据操作权限，可选择性的对IoTDB根目录、存储组及存储组到时间序列之间任意节点路径授权，最小可支持对时间序列进行数据的读、写、修改和删除权限。 IoTDB管理员权限：具有表1的所有权限。
Spark多服务场景下，普通用户无法登录Spark客户端 问题 Spark存在多个服务场景时，当使用多服务时，普通用户无法登录spark-beeline。报错如下图所示： 原因 当Hive同时存在多场景服务时，普通用户不属于Hive用户组，没有Hive目录权限，导致无法登录。 解决方法
Hive支持配置仅有Hive管理员可以创建库和在default库中建表，其他用户需通过Hive管理员授权才可使用库。 开启本功能之后，会限制普通用户新建库和在default库新建表。请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。 因为对执行用户做了限制，使用非管理员用户执行建库、表脚本
2之前版本：LdapChangeMe@123 MRS 3.1.2及之后版本：系统随机生成 用于增加、删除、修改及查询LDAP用户账号信息。 MRS 3.1.2之前版本：请参见修改MRS集群LDAP普通用户密码。 MRS 3.1.2及之后版本：请参见修改OMS服务配置 OMS LDAP管理员
UUID函数 语法 uuid() 描述 使用该函数产生一个伪随机的唯一通用标识符。 示例 select uuid(); 父主题： HetuEngine SQL函数和操作符说明
FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持
File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支
FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支
File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支
FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支
FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 MRS对外提供了基于HDFS组件
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