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不添加表1中配置项时，使用方式与原有方式一致，程序可正常执行，只是在不同模式下需切换配置。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统。 详细操作请参考访问集群Manager。 选择“集群 > 服务 > Spark2x/Spark > 配置”，单击“全部配置”，搜索并调整以下参数。
Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
证。使用Kerberos的系统在设计上采用“客户端/服务器”结构与AES等加密技术，并且能够进行相互认证（即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证）。可以用于防止窃听、防止replay攻击、保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 图1 Kerberos原理架构
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
HDFS的路径。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Streaming Structured Kafka依赖包路径为“$SPARK_
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
本地或者HDFS路径下。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Structured Streaming Kafka依赖包路径为“$S
Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 用户可以通过FusionInsight Manager创建备份Hive业务数据任务，系统支持自动或手动进行数据备份。
MRS管理节点均实现HA，支持完备的可靠性机制，让系统更加可靠。 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性方面进行了优化和提升。 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的
本章节主要介绍如何开启ClickHouse事务。 使用本地表场景进行数据写入性能更优，故推荐本地表的数据增、删、改、查场景的多副本分布式事务支持。 对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务，需要结合分布式表事务insert_distributed_sync+本地表事务（Mergetree/Replicat
HBase服务数据读写示例安全认证（多集群互信场景） 场景说明 当不同的多个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户
Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。
HBase服务数据读写示例安全认证（多集群互信场景） 场景说明 当不同的多个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户
为了确保HDFS日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对HDFS进行重大操作（如升级或迁移等），需要对HDFS数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 用户可以通过FusionInsight Manager创建备份HDFS业务数据任务，系统支持自动或手动进行数据备份。
HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 Hadoop、HBase、ZooKeeper、Ranger
分信息：用户名和域名。在运维管理或应用开发的场景中，需要在客户端认证用户身份后才能连接到集群服务端。系统操作运维与业务场景中主要使用的用户分为“人机”用户和“机机”用户。二者主要区别在于“机机”用户密码由系统随机生成。 Kerberos认证 Kerberos认证支持两种方式：密码
工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。 云数据迁移服务（CDM）可以请轻松将外部数据源（关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等）加载到Hive分区表。 本实践为您演示使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。 假设MySQL数据库
ClickHouse提供了本地表 （Local Table）与分布式表 （Distributed Table）的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。而分布式表本身不存储任何数据，它是本地表的访问代理，其作用类似分库中间件。借助分布式表，能够代理访问多个数据分片，从而实现分布式查询。 ClickHouse应用场景
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