环境准备 在配置开源Spark组件对接LakeFormation前，需要提前准备以下信息： 准备可用的开源Spark环境、开源Hive环境。并安装Git环境。 目前仅支持对接Spark 3.1.1以及Spark 3.3.1两个版本。对应使用Hive内核版本为2.3。 准备Lake

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安全模式下jdbc所需url ;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM; spark.prequery.sql配置的语句在每个所预热的表中都会执行，表名用%s代替。 脚本使用 命令形式：sh

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场景介绍 核心组件 Hadoop分析集群 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。

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产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认 数据仓库 被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点，用户密

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Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题： 组件介绍

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定弹性公网IP DWS集群运维时间窗检查 DWS集群VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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1/install/ FusionInsight -Spark2x-3.1.1/keytab/spark2x/SparkResource/spark2x.keytab --master yarn spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行，返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。

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xml MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml 父主题： Spark Core

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kinit -kt '/opt/client/Spark/spark/conf/user.keytab' <用于认证的业务用户> user.keytab文件位置请根据自己实际路径填写。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs

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Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。Spark支持提交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。SparkSQL作业用于查询和分析数据，包

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Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase") conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

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Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase") conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

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Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase") conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

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Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase") conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

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r/default;user.principal=spark/hadoop.COM;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.COM;' spark/hadoop.COM字符串在本集群上使用klist -kt /

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Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类

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同时访问两个集群的HBase： 修改cluster1的spark客户端conf目录下的spark-defaults.conf配置文件中，修改spark.hadoop.hbase.externalToken.enable = true，如下所示： spark.hadoop.hbase.externalToken

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处理步骤 将Spark的executor日志输出目录修改成其他名称： 打开日志配置文件，默认在“<客户端安装目录>/Spark/spark/conf/log4j-executor.properties”。 将日志输出文件改名。 例如： log4j.appender.sparklog.File

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x为配套hadoop版本号；最后一位y为OBSA版本号，y值最大为最新版本。如：hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar，3.1.1是配套hadoop版本号，53.8是OBSA的版本号。 如hadoop版本为3.1.x，则选择hadoop-huaweicloud-3

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HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query L

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zooKeeperNamespace=sparkthriftserver2x;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.<系统 域名 >@<系统域名>;' 父主题： Spark

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