Node间的RPC通道。 客户端访问Yarn的RPC通道。 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。

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0 2.0.0 Spark/Spark2x 2.2.2 2.4.5 3.1.1 3.1.1 3.1.1 Sqoop - 1.4.7 - 1.4.7 - Storm 1.2.1 - - - - Tez 0.9.1 0.9.2 0.9.2 0.9.2 0.9.2 Yarn 2.8.3 3

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MRS 集群的资源分为计算资源和存储资源。多租户可实现资源的隔离： 计算资源 计算资源包括CPU和内存。租户之间不可以相互占用计算资源，私有计算资源独立。 存储资源 存储资源包括磁盘或第三方存储系统。租户之间不可以相互访问数据，私有存储资源独立。 计算资源 计算资源可分为静态服务资源和动态资源： 静态服务资源

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YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3

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MRS集群组件对接OBS（基于Guardian） Hive组件对接OBS Flink组件对接OBS Spark组件对接OBS Hudi组件对接OBS HetuEngine组件对接OBS HDFS组件对接OBS Yarn组件对接OBS Mapreduce组件对接OBS 父主题： 基于Guardian服务对接OBS

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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3

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YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache.org/docs/r3

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MRS 3.1.2-LTS.3版本说明 发布日期 MRS 3.1.2-LTS.3 2022年5月1日 更新内容 首个商用LTS版本上线。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0 ClickHouse 21.3.4.25 DBService

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磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 用户问题 磁盘容量不足产生致命告警，Spark、Hive和Yarn服务不可用。 问题现象 用户创建的集群显示磁盘容量不足，产生致命告警，导致Spark、Hive和Yarn服务不可用。 原因分析 由于集群磁盘容量不足，会影响

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examples”中的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。 将准备MRS应用开发用户时得到的keytab文件“user.keytab”和“krb5.conf”用户认证凭据

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examples”中的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。 将准备MRS应用开发用户时得到的keytab文件“user.keytab”和“krb5.conf”用户认证凭据

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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3

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的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录 FusionInsight

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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3

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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3

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解决Hive向量化if语句中由于数据被覆盖导致数据错误和NPE问题 解决开启向量化时，str_to_map函数执行长时间异常问题 解决Hive开启向量化参数后使用split函数执行MR任务效率很低问题 解决Hive开启向量化后查询包含nvl函数和decimal(10,5)字段类型的表报错问题

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“authentication”：只进行认证，不加密。 “integrity”：进行认证和一致性校验。 “privacy”：进行认证、一致性校验、加密。 dfs.encrypt.data.transfer 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道是否加密。HDFS数据传输通道包括DataNo

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资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight

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hbaseTable：是创建的spark表的表名。 id string,name string, age int：是spark表的字段名和字段类型。 table1：HBase表名。 id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase

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

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hbaseTable：是创建的spark表的表名。 id string,name string, age int：是spark表的字段名和字段类型。 table1：HBase表名。 id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase

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