当下网络环境中，动态 IP 与静态 IP 的特性分化决定了其适用场景。动态 IP 面向普通家庭用户，以低成本和基础隐私保护为核心优势；静态 IP 则聚焦企业网络、服务器托管等需稳定连接的场景。而巨量 HTTP 代理作为专业 IP 代理服务，能灵活适配两种 IP 的使用需求，进一步提升网络效率与安全性。 一、核心定义与特性对比动态 IP 是由网络服务提供商（ISP）动态分配的临时地址，设备每次联网都会获取新 IP，使用后释放回地址池，管理成本低，可减少 IP 资源浪费。静态 IP 则是固定不变的地址，需手动配置或 ISP 绑定，能长期稳定指向特定设备。 特点动态 IP静态 IP地址变化频率高（每次联网可能变更低（固定不变）成本较低（无需额外付费）较高（企业级需单独付费）安全性相对较弱（依赖地址轮换较强（便于安全策略配置）应用场景家庭日常上网、小型办公服务器托管、远程访问、企业数据传输二、优缺点与适用场景动态 IP 的优势是成本低，无需额外付费，地址轮换能增加攻击者追踪难度，适合家庭用户和小型企业日常上网。但访问需固定 IP 的服务时可能连接不稳定，影响体验。静态 IP 的核心优势是稳定性强，便于管理，能确保远程访问、邮件服务器配置等场景持续可用，且固定地址可精准设置防火墙规则，提升安全性，是企业、数据中心的首选。劣势是成本高，固定地址易成为攻击目标，需搭配防护措施。三、IP 代理池选购与巨量 HTTP 代理优势选择 IP 代理池需关注三大核心：IP 资源质量、地域覆盖、稳定性。巨量 HTTP 代理凭借海量高匿名 IP 资源，能有效避免在线活动被追踪，其覆盖全球的节点布局，可满足特定地区内容访问需求。购买时还需评估提供商信誉、技术支持与计费模式。巨量 HTTP 代理提供透明合理的收费标准，无隐性消费，且 7×24 小时技术支持能快速解决使用问题。建议先小规模试用，验证稳定性与速度，而巨量 HTTP 代理的高带宽、低延迟特性，能确保数据传输顺畅，大幅降低断线风险。智能选择代理节点的关键的是：优先选择靠近目标网站的节点减少延迟，搭配多 IP 切换功能避免被封禁。巨量 HTTP 代理自带节点性能监控工具，可实时分析连接状态，帮助用户快速调整方案，优化网络体验。四、网络安全角色与选择建议动态 IP 通过地址轮换提升隐私保护，降低固定攻击风险，但远程访问不便；静态 IP 便于安全策略配置，却可能成为攻击目标。两者结合巨量 HTTP 代理的匿名防护与稳定连接，能兼顾灵活性与安全性。总结来看，个人用户日常上网可选动态 IP，搭配巨量 HTTP 代理增强隐私保护；企业需稳定连接则优先静态 IP，借助巨量 HTTP 代理的全球节点与安全防护，保障数据传输高效可靠。根据自身需求与预算灵活选择，方能实现最佳网络体验。常见问题    动态 IP 和静态 IP 的主要区别？动态 IP 是 ISP 分配的临时地址，定期变化；静态 IP 固定不变，适用于稳定连接场景。    选择 IP 代理池的关键要素？提供商信誉、IP 数量、地域覆盖、技术支持，巨量 HTTP 代理均能全面满足。    如何选择代理节点？优先靠近目标网站的节点，关注带宽与稳定性，巨量 HTTP 代理的节点监控工具可提供精准参考。​ 

当下网络环境中，动态 IP 与静态 IP 的特性分化决定了其适用场景。动态 IP 面向普通家庭用户，以低成本和基础隐私保护为核心优势；静态 IP 则聚焦企业网络、服务器托管等需稳定连接的场景。而巨量 HTTP 代理作为专业 IP 代理服务，能灵活适配两种 IP 的使用需求，进一步提升网络效率与安全性。 一、核心定义与特性对比动态 IP 是由网络服务提供商（ISP）动态分配的临时地址，设备每次联网都会获取新 IP，使用后释放回地址池，管理成本低，可减少 IP 资源浪费。静态 IP 则是固定不变的地址，需手动配置或 ISP 绑定，能长期稳定指向特定设备。 特点动态 IP静态 IP地址变化频率高（每次联网可能变更低（固定不变）成本较低（无需额外付费）较高（企业级需单独付费）安全性相对较弱（依赖地址轮换较强（便于安全策略配置）应用场景家庭日常上网、小型办公服务器托管、远程访问、企业数据传输二、优缺点与适用场景动态 IP 的优势是成本低，无需额外付费，地址轮换能增加攻击者追踪难度，适合家庭用户和小型企业日常上网。但访问需固定 IP 的服务时可能连接不稳定，影响体验。静态 IP 的核心优势是稳定性强，便于管理，能确保远程访问、邮件服务器配置等场景持续可用，且固定地址可精准设置防火墙规则，提升安全性，是企业、数据中心的首选。劣势是成本高，固定地址易成为攻击目标，需搭配防护措施。三、IP 代理池选购与巨量 HTTP 代理优势选择 IP 代理池需关注三大核心：IP 资源质量、地域覆盖、稳定性。巨量 HTTP 代理凭借海量高匿名 IP 资源，能有效避免在线活动被追踪，其覆盖全球的节点布局，可满足特定地区内容访问需求。购买时还需评估提供商信誉、技术支持与计费模式。巨量 HTTP 代理提供透明合理的收费标准，无隐性消费，且 7×24 小时技术支持能快速解决使用问题。建议先小规模试用，验证稳定性与速度，而巨量 HTTP 代理的高带宽、低延迟特性，能确保数据传输顺畅，大幅降低断线风险。智能选择代理节点的关键的是：优先选择靠近目标网站的节点减少延迟，搭配多 IP 切换功能避免被封禁。巨量 HTTP 代理自带节点性能监控工具，可实时分析连接状态，帮助用户快速调整方案，优化网络体验。四、网络安全角色与选择建议动态 IP 通过地址轮换提升隐私保护，降低固定攻击风险，但远程访问不便；静态 IP 便于安全策略配置，却可能成为攻击目标。两者结合巨量 HTTP 代理的匿名防护与稳定连接，能兼顾灵活性与安全性。总结来看，个人用户日常上网可选动态 IP，搭配巨量 HTTP 代理增强隐私保护；企业需稳定连接则优先静态 IP，借助巨量 HTTP 代理的全球节点与安全防护，保障数据传输高效可靠。根据自身需求与预算灵活选择，方能实现最佳网络体验。常见问题    动态 IP 和静态 IP 的主要区别？动态 IP 是 ISP 分配的临时地址，定期变化；静态 IP 固定不变，适用于稳定连接场景。    选择 IP 代理池的关键要素？提供商信誉、IP 数量、地域覆盖、技术支持，巨量 HTTP 代理均能全面满足。    如何选择代理节点？优先靠近目标网站的节点，关注带宽与稳定性，巨量 HTTP 代理的节点监控工具可提供精准参考。​ 

集群为线下物理机集群，文件数超5亿1、存算分离可以解决hdfs namenode 文件数多，和小文件数多的问题么，可以解决的话实现原理帮忙分享下2、做完集群hdfs nameservice 联邦后还可以搞存算分离么，有没有做完联邦后面就不能搞存算分离的限制要求

在IDEA中，测试mrs产品文档中的spark样例代码-SparkJavaExample时，报错：Could not initialize class org.apache.spark.SparkEnv$是不是有什么环境配置需要设置啊

与某单位内部MRS集群Hive对接，服务器上部署了Spark，连接云端的Hive，参考的样例代码为mrs-example-mrs-3.3.0中的hive-jdbc-example，通过获取连接url，用spark.read().format("jdbc").options(xxxx)的方式；现在报错内容是：①unable to read HiveServer2 configs from ZooKeeper②KeeperErrorCode＝Session closed because client failed to authenticate for /hiveserver2改造的内容是hive-jdbc-example中的USER_NAME的值，usedir的路径为实际路径

我们使用开源Flink 1.18.1 ，Flink on YARN 模式，目前作业提交到了MRS集群，但是Yarn Container启动失败（提示是认证的问题）1.MRS HDFS版本如下2.nodemanger日志（提交作业异常时） 如上是提交异常时，nodemanger日志，主要两个问题contaner启动时，聚合日志服务初始化异常（认证问题）contaner启动时，从hdfs获取flink的作业包异常（认证问题） 我的主要问题是，目前作业可以正常submit到yarn，为什么container启动时还会出现认证问题？我看了一下hadoop、flink源码，在我的场景下，flink会在客户端生成hdfs delegation token, 并在提交时发给yarn app context, yarn在初始化容器时会基于token转换为ugi，再和hdfs交互，目前我遇到问题看起来token有问题？无效的？不知道具体原因，或者社区还有其他排查方案吗？

当前使用MRS 版本 3.5.0—LTS,可否支持使用Flink-cdc实时同步mysql的binlog数据。

直播时间：2025/8/12 15：00-16：30 直播嘉宾：贺行简-DTSE开发者技术专家吕晨-DTSE开发者技术专家 立即报名，参与直播！直播间可抽取华为耳机、华为定制雨伞、定制T恤哦~cid:link_0 直播链接：cid:link_1 直播简介：华为云师资培训直播，带您掌握产业级大数据课程体系与华为开发者空间实战能力，助力高校数字化转型！  

有没有华为安全集群sparksession读取hive的样例代码

华为云MRS（MapReduce Service）中的Hive支持使用Python实现自定义函数（UDF），但​​原生Python UDF需依赖特定环境配置​​，而通过TRANSFORM子句调用Python脚本则是更通用且灵活的实现方式。1. ​​Python UDF的原生支持​​​​有限支持​​：华为云MRS Hive的官方文档提到，当前仅支持​​参数数量≤5​​的Hive UDF，且​​不支持复杂数据类型​​（如数组、结构体）的Python UDF。这意味着直接通过CREATE FUNCTION创建Python UDF可能受限，尤其对需要聚合（UDAF）或表生成（UDTF）的场景。​​依赖环境​​：若需使用Python UDF，需确保集群已配置Python环境（如安装PyHive或Hive Server 2的Python驱动），但华为云未明确提供开箱即用的支持说明。2. ​​TRANSFORM实现Python处理（推荐方案）​​通过TRANSFORM子句调用外部Python脚本是​​最常用的替代方案​​，适用于所有类型的自定义逻辑（UDF/UDAF/UDTF）。其核心原理是：Hive将数据通过标准输入（stdin）传递给Python脚本，脚本处理后再通过标准输出（stdout）返回结果。​​实现步骤​​：​​编写Python脚本​​：读取sys.stdin，按\t分割字段。处理数据后，用print输出结果，字段间同样用\t分隔。​​示例场景​​：​​UDF​​：单行处理（如身份证解析、字符串大写转换）。​​UDAF​​：多行聚合（如统计总分、平均分）。​​UDTF​​：单行生成多行（如JSON数组展开）。# 示例：UDF（字段大写转换）import sysfor line in sys.stdin: fields = line.strip().split('\t') print('\t'.join(field.upper() for field in fields))​​上传脚本至HDFS/OBS​​：将脚本上传到分布式存储（如HDFS或OBS），并确保执行用户有读取权限。​​HiveQL调用​​：使用ADD FILE加载脚本，并通过TRANSFORM调用：ADD FILE hdfs:///path/to/script.py; -- 加载脚本SELECT TRANSFORM (col1, col2) USING 'python3 script.py' AS (output_col1 STRING, output_col2 INT) FROM table;​​优点​​：​​灵活性​​：支持任意Python库（如pandas、numpy）。​​跨版本兼容​​：不依赖Hive的UDF接口限制。​​适用性广​​：可模拟UDF、UDAF、UDTF所有功能。​​缺点​​：​​性能开销​​：数据需序列化传输，比原生Java UDF慢。​​调试复杂​​：错误需通过日志排查（如YARN Container日志）。3. ​​生产环境注意事项​​​​权限控制​​：在Kerberos认证集群中，需为业务用户授予HDFS文件读取权限及Hive执行权限。​​资源管理​​：避免脚本内存溢出，可调整YARN Container资源参数（如mapreduce.map.memory.mb）。​​高可用​​：若需持久化函数，建议封装为Java UDF（性能更优），仅临时需求使用TRANSFORM。4. ​​方案对比与选型建议​​​​方案​​​​适用场景​​​​优势​​​​限制​​​​原生Python UDF​​简单标量处理（参数≤5）语法简洁，类似内置函数不支持复杂类型，华为云支持有限​​TRANSFORM + Python​​复杂逻辑、聚合、表生成灵活支持所有Python库性能较低，调试复杂​​Java UDF​​高性能需求、生产环境核心逻辑执行效率高，兼容性好开发成本高，需Java知识💡 ​​推荐场景​​：​​临时分析​​：使用TRANSFORM快速实现Python逻辑。​​生产部署​​：对性能敏感场景改用Java UDF（参考华为云文档开发指南）。总结华为云MRS Hive​​可通过TRANSFORM子句高效支持Python自定义处理​​，尽管原生Python UDF受限，但TRANSFORM的灵活性足以覆盖大多数需求。建议结合性能要求选择方案，并优先参考华为云官方示例进行部署。若需进一步优化，可探索华为云Flink或Spark的Python API扩展能力。

mrs hive是否支持python udf，能否用transform去实现

USE dw;作用：切换到名为 dw 的数据库（Data Warehouse）。说明：Hive 支持多数据库，USE 语句指定后续操作的数据库上下文。2. 创建操作员信息表 t_user_detailsqlCREATE TABLE IF NOT EXISTS t_user_detail ( user_id STRING COMMENT '操作员ID', user_name STRING COMMENT '操作员姓名', user_tel STRING COMMENT '操作员电话号码', head_pic_url STRING COMMENT '操作员照片URL', uuid STRING COMMENT '订单ID' ) STORED AS ORC; 表结构：user_id：操作员唯一标识（字符串类型）。user_name：操作员姓名。user_tel：联系电话。head_pic_url：头像 URL（修正了之前的列名错误）。uuid：关联的订单 ID（可能用于连接订单表）。存储参数：STORED AS ORC：使用 ORC（Optimized Row Columnar）格式存储数据。特点：列式存储，支持压缩和索引，适合大数据分析，查询性能优于文本格式。1. 列注释（Column Comment）在创建表时，可以为每个字段添加 COMMENT '描述内容'，例如：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( user_id STRING COMMENT '操作员ID', -- 对user_id字段的解释 user_name STRING COMMENT '操作员姓名' -- 对user_name字段的解释);作用：帮助其他开发者（或未来的你）理解字段的用途。使用 DESCRIBE t_user_detail; 命令可以查看这些注释：plaintextuser_id STRING 操作员IDuser_name STRING 操作员姓名2. 表注释（Table Comment）除了列注释，还可以为整个表添加注释：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( ...)COMMENT '存储系统操作员的基本信息' -- 表级注释STORED AS ORC;查看表注释：sqlDESCRIBE FORMATTED t_user_detail;输出中会包含：plaintextTable Description: 存储系统操作员的基本信息3. 为什么需要注释？提高可读性：复杂的表结构（如包含数十个字段）若无注释，难以理解每个字段的业务含义。文档化：注释是最直接的数据字典，无需额外维护文档。团队协作：让其他开发者快速理解表的设计意图。4. 注意事项语法要求：列注释紧跟在数据类型后（如 user_id STRING COMMENT '...'）。表注释在表定义的末尾（CREATE TABLE ... COMMENT '...'）。修改注释：修改列注释：ALTER TABLE t_user_detail CHANGE COLUMN user_id user_id STRING COMMENT '新注释';修改表注释：ALTER TABLE t_user_detail SET TBLPROPERTIES ('comment' = '新表注释');示例对比无注释的表：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( user_id STRING, user_name STRING);问题：user_id 是自增 ID 还是外部导入的？user_name 是否允许为空？有注释的表：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( user_id STRING COMMENT '来自LDAP系统的操作员唯一标识', user_name STRING COMMENT '操作员姓名，不能为空') COMMENT '记录系统登录操作员的基础信息';优势：字段含义清晰，减少沟通成本。总结COMMENT 是 Hive 中用于元数据描述的工具，虽然不影响数据本身，但对数据治理、文档化和团队协作至关重要。在设计表结构时，建议为每个表和重要字段添加注释。

spark-submit \--conf spark.log.level=DEBUG \--class datahub.zhtj.RouteNetWork \--master yarn \--deploy-mode cluster \--name zhtjRoute \/data/kafkaU/warehouse/zhtj/warehouse-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar这是提交任务的脚本，下面是具体的报错

spark-submit \--conf spark.log.level=DEBUG \--class datahub.zhtj.RouteNetWork \--master yarn \--deploy-mode cluster \--name zhtjRoute \/data/kafkaU/warehouse/zhtj/warehouse-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar使用这种模式去提交任务，报错有关ranger不能创建文件之类的错误，有没有大佬给看看

yarn.nodemanager.resource.memory-mb  该节点yarn可使用的物理内存总量，单位M目前集群物理服务器配置是512G内存，此参数设置的是384000。文档推荐设置比例大概是70%-90%想求助一下，如果新加服务器，内存在2TB，且角色只有NM和DN的情况下，想要最大程度利用内存，此参数设置多少合适？