会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。 在主集群手动将索引列族（默认是d）的REPLICATION_SCOPE设置为1。

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HBase也可以部署多个HMaster，类似HDFS NameNode，当HMaster主节点出现故障时，HMaster备用节点会通过ZooKeeper获取主HMaster存储的整个HBase集群状态信息。即通过ZooKeeper实现避免HBase单点故障问题的问题。 父主题： HBase

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据集成”模块，进入 CDM 首页。 图1 集群列表 “创建来源”列仅通过 DataArts Studio 服务进入数据集成界面可以看到。 在CDM主界面，单击左侧导航上的“集群管理”，选择CDM集群后的“作业管理 > 连接管理 > 新建连接”。选择连接器类型，如图2所示。 这里的连接器类

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SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JD BCS erver的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以多主实例模式启动了JDB CS erver服务，并至少有一个实例可连接客户端。在JDBCServer节点上分别创建“/home/data”文件，内容如下：

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} 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。准备业务应用代码及其相关配置。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。

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会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。 在主集群手动将索引列族（默认是d）的REPLICATION_SCOPE值设置为1。

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用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在Linux系统HDFS客户端新建一个文本文件“data”，内容如下：

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登录Manager页面，选择“服务管理 > Yarn > ResourceManager WebUI > ResourceManager (主)”进入Yarn界面。 单击“作业实际编号”对应ID。 图4 Yarn界面 单击作业日志中的“Logs”。 图5 sparkPi作业日志 单击“here”获取更详细日志。

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行所产生的日志。 sendAlarm.log HBase告警检查脚本上报告警信息日志。 hbase-haCheck.log HMaster主备状态检测日志。 stop.log HBase服务进程启停操作日志。 审计日志 hbase-audit-<process_name>.log

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Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）公告 漏洞描述 近日，关于Apache Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击者可以构

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Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）公告 漏洞描述 近日，华为云关注到Apache Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击

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'/var/run/ FusionInsight -HDFS/dn_socket' at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket.connect0(Native Method) at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket.connect(DomainSocket

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org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:301) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:265) at org.apache.spark

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(action=create) at org.apache.ranger.authorization.hbase.AuthorizationSession.publishResults(AuthorizationSession.java:278) at org.apache.ranger.authorization

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$exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序，并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。

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only 593 bytes available at org.apache.kafka.common.protocol.types.Schema.read(Schema.java:73) at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.par

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at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:342) at org.apache.hadoop.hdfs.server

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