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Kerberos（MRS 3.x及之后版本）管理员“kadmin”的密码，以提升系统运维安全性。 修改该密码会导致已经下载的用户凭证不可用，请修改该密码后重新下载认证凭据并替换旧凭据。 前提条件 MRS 2.x及之前版本，已在Master1节点准备客户端。 MRS 3.x及之后版本，已在
操作场景 当前环境HBase已经是容灾集群，因为某些原因，需要将主备集群互换，即备集群变成主集群，主集群变成备集群。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 对系统的影响 主备集群互换后，原先主集群将不能再写入数据，原先备集群将变成主集群，接管上层业务。 操作步骤 确保上层业务已经停止
默认情况下，系统会将container日志收集到HDFS中。如果您不需要将container日志收集到HDFS中，可以配置参数见表3。具体配置操作请参考修改集群服务配置参数。 表3 参数说明 配置参数 说明 默认值 yarn.log-aggregation-enable 设置是否将container日志收集到HDFS中。
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 操作场景 此功能在MRS 3.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，允许有目录读权限和执行权限的用户和用户组创建外部表，而不必检查用户是否为该目录的属主，并且禁止外
/move-kafka-topic.json --broker-list "1,2,3" --generate 172.16.0.119：ZooKeeper实例的业务IP。 --broker-list "1,2,3"：参数中的“1,2,3”为扩容后的所有broker_id。 执行vim ../reassignment
如何给集群内用户添加租户管理权限？ 分析集群和混合集群支持添加租户管理权限，流式集群不支持添加租户管理权限。给新建账号添加租户管理权限方法如下： MRS 3.x之前版本： 登录MRS Manager。 在“系统设置 > 用户管理”中选择新建的用户，单击“操作”列中的“修改”。 在“分配角色权限”中单击“选择并绑定角色”。
操作场景 IoTDB通过多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个Region（DataRegion和SchemaRegion）默认具有3个副本，也可配置3个以上。当某节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。 本章节主要介绍IoTDB数据操作时常用的配置参数。
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
--create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 3 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 java -cp {ClassPath} com
brokers = args[1]; String topics = args[2]; String batchTime = args[3]; //新建一个Streaming启动环境. SparkConf sparkConf = new SparkConf()
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
TaskResultGetter$$anon$3$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(TaskResultGetter.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.TaskResultGetter$$anon$3$$anonfun$run$1
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
--create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 3 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 java -cp {ClassPath} com
brokers = args[1]; String topics = args[2]; String batchTime = args[3]; // 新建一个Streaming启动环境。 SparkConf sparkConf = new SparkConf()
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
TaskResultGetter$$anon$3$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(TaskResultGetter.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.TaskResultGetter$$anon$3$$anonfun$run$1
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
