1、请问是不是大数据组件认证Kerberos要安装认证的客户端吗，搞不清楚怎样认证的，样列代码比较简单？2、我们使用的FusionInsight MRS3.1.2 版本样例工程 Git 下载地址为:https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example , redis看demo就认证这点代码，demo是jedis，，redis是华为的jar包吗？可以使用springboot redis吗？/** * 初始化操作 * * @throws IOException IOException */ public static void init() throws IOException { System.setProperty("redis.authentication.jaas", "false"); if (System.getProperty("redis.authentication.jaas", "false").equals("true")) { LoginUtil.setKrb5Config(getResource("config/krb5.conf")); principal = "admintest@" + KerberosUtil.getKrb5DomainRealm(); LoginUtil.setJaasFile(principal, getResource("config/user.keytab")); // System.setProperty("SERVER_REALM","hadoop.com"); } }3、请问elasticsearch使我看到demo好像要用华为的jar包，下载地址在哪？4、请问hbase和kafka的user.keytab文件是同样的吗？5、kafka可以使用springboot的吗？6、最重要是java开发请求认证需要安装客户端吗？下载地址在哪？看不懂认证的流程，基本都只是System.setProperty7、krb5.conf的acl_file，dict_file,  key_stash_file里面配置的地址是客户端还是服务器的的地址，

停止任务命令:flink stop d173e065c36b4385f2d386fb6e480274 -p obs://ddos/AIAE/savepoint/tianmen/ -yid application_1676631574356_0854报错截图 keeperErrorCode = Session closed because client failed to authenticate for /flink_base/flink zk截图

背景：由于有些场景在启用Ranger情况下，客户在分配权限时候对高权限有特别要求，尽可能给用户设置低权限，无法在ranger中设置用户为 is Role admin权限（hive管理员权限）测试版本：MRS-3.1.2版本（hive启用ranger鉴权）操作流程：1、在Ranger中配置用户具有udf创建查看权限以rangeradmin用户登录Ranger——>点击hive​添加一个新的策略​创建策略（注意步骤2可以选择指定库，步骤3中默认是table要选成udf，值可以定义为*）​（步骤4选择添加的用户，步骤5中至少要给create权限，drop权限为删除udf函数权限可选是否给）​2、在客户端安装节点，把UDF函数jar包打包（如AddDoublesUDF.jar），并上传到HDFS指定目录下（例如“/user/hive_examples_jars”）。创建函数的用户与使用函数的用户都需要具有该文件的可读权限。示例语句：hdfs dfs -put ./hive_examples_jars /user/hive_examples_jarshdfs dfs -chmod 777 /user/hive_examples_jars3、安全模式，需要使用具有udf create管理权限的用户登录beeline客户端，执行如下命令：kinit Hive业务用户beeline4、在Hive Server中定义该函数，以下语句用于创建永久函数：（其中addDoubles是该函数的别名，用于SELECT查询中使用）CREATE FUNCTION addDoubles AS 'com.huawei.bigdata.hive.example.udf.AddDoublesUDF' using jar 'hdfs://hacluster/user/hive_examples_jars/AddDoublesUDF.jar';以下语句用于创建临时函数：CREATE TEMPORARY FUNCTION addDoubles AS 'com.huawei.bigdata.hive.example.udf.AddDoublesUDF' using jar 'hdfs://hacluster/user/hive_examples_jars/AddDoublesUDF.jar';•addDoubles是该函数的别名，用于SELECT查询中使用。•关键字TEMPORARY说明该函数只在当前这个Hive Server的会话过程中定义使用。5、在Hive Server中使用该函数，执行SQL语句：SELECT addDoubles(1,2,3);6、在Hive Server中删除该函数，执行SQL语句：DROP FUNCTION addDoubles;

线下版的MRS,没有HCS的接口调用如何用程序提交Spark任务到Yarn上并获取提交任务的ID

日志信息如下，请专家帮忙看看，谢谢

生产现有一张1600列的hudi标签表，测试加工写3列的数据(第一列客户号，第100列，最后一列统计日期)其余列均为空串，单纯地select from操作，数据量在4000万-5000万。资源给的超量，写入时间在12-20分钟才能完成。但是改成hive parquet的1600列表，只用1.2分钟就能完成。hudi版本是0.9麻烦专家提供些hudi的优化思路，谢谢。

HCS 8.2.0 新装MRS服务 创建集群报：MRS 3.2.0-LTS(该集群版本支持的规格不可用或已下线)，查阅一些文档，检查磁盘类型和可用区资源标签都没有问题。

Router-based Federation后，hdfs命令报错Cannot locate a registered namenode for ns01 from xxx.xxx.xxx.xxx:25019

落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色

hive全部案例集合见维护宝典：https://support.huawei.com/hedex/hdx.do?docid=EDOC1100222546&lang=zh&idPath=22658044|22662728|22666212|22396131（FusionInsight HD&MRS租户面集群故障案例（6.5.X-8.X）->维护故障类->hive->常见故障）hive经典案例、总结、重大问题见下表：经典案例分类序号案例出现频次sql优化1.1Hive sql写法问题导致结果异常合集（一）★★1.2Hive sql写法问题导致结果异常合集（二）★★1.3Hive sql写法问题导致运行慢问题合集（一）★★★★1.4Hive sql写法问题导致运行慢问题合集（二）★★★★1.5Hive sql写法问题导致运行慢问题合集（三）★★★★服务异常2.1Hiveserver启动成功，但页面显示状态故障★★2.2Metastore启动故障，报failed to initizlize master key★★2.3Metastore启动故障，报user hive does not belong to hive★★★★

Flink全部案例集合见维护宝典：https://support.huawei.com/hedex/hdx.do?docid=EDOC1100222546&lang=zh&idPath=22658044|22662728|22666212|22396131  （FusionInsight HD&MRS租户面集群故障案例（6.5.X-8.X）->维护故障类->Flink->常见故障）经典案例分类序号案例出现频次现网经典案例1.1关于table.exec.state.ttl参数的生效机制★★客户端安装常见问题2.1Flink客户端配置方法(维护宝典：维护类故障（维护类故障（6.5.X-8.X）>Flink>FAQ>下载并配置Flink客户端)★★★★★2.2升级后任务提交失败，报zk节点权限不足(维护宝典：维护类故障（6.5.X-8.X）>Flink>任务提交常见故障>FusionInsight HD大版本从6.5.1升级到8.x版本后任务提交失败)★★★★★2.3开启ssl后，正确的提交方式（维护宝典：维护类故障（6.5.X-8.X）>Flink>任务提交常见故障>创建Flink集群时执行yarn-session.sh命令失败）★★★★★ 

Flink的table.exec.state.ttl参数说明：Flink SQL 新手有可能犯的错误，其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆 炸。列举两个场景：➢ FlinkSQL 的 regular join（inner、left、right），左右表的数据都会一直保存在 状态里，不会清理！要么设置 TTL，要么使用 FlinkSQL 的 interval join。➢ 使用 Top-N 语法进行去重，重复数据的出现一般都位于特定区间内（例如一小时 或一天内），过了这段时间之后，对应的状态就不再需要了。Flink SQL 可以指定空闲状态(即未更新的状态)被保留的最小时间，当状态中某个 key 对应的状态未更新的时间达到阈值时，该条状态被自动清理：基于811版本测试，测试SQL的代码如下： EnvironmentSettings.Builder builder = EnvironmentSettings.newInstance();         builder.inStreamingMode();         builder.useBlinkPlanner();         EnvironmentSettings settings = builder.build();         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);          StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);          env.enableCheckpointing(6000L);       env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs:///xxxx));//启用hdfs状态后端       env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);       env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(600000L);       env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);       env.getCheckpointConfig().setFailOnCheckpointingErrors(false);       env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);          Configuration configuration = tableEnv.getConfig().getConfiguration();         configuration.setString("table.exec.state.ttl","10000");          String sqlTable_1 =                 "CREATE TABLE source1 (\n" +                 "  name varchar(10),\n" +                 "  vaa varchar(10),\n" +                 "  ts AS PROCTIME()\n" +                 ") WITH (\n" +                 "  'connector' = 'kafka',\n" +                 "  'topic' = 'user_source1',\n" +                 "  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:21005',\n" +                 "  'properties.group.id' = 'testGroup',\n" +                 "  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',\n" +                 "  'format' = 'csv'\n" +                 ")";          String SqlTable_2 = "" +                 "CREATE TABLE source2 (\n" +                 "  name varchar(10),\n" +                 "  vaa varchar(10),\n" +                 "  ts AS PROCTIME()\n" +                 ") WITH (\n" +                 "  'connector' = 'kafka',\n" +                 "  'topic' = 'user_source2',\n" +                 "  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:21005',\n" +                 "  'properties.group.id' = 'testGroup',\n" +                 "  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',\n" +                 "  'format' = 'csv'\n" +                 ")";          String inputTable="create table p (\n" +                 "  name1 varchar(10),\n" +                 "  name2 varchar(10),\n" +                 "  vaa1 varchar(10),\n" +                 "  vaa2 varchar(10)\n" +                 ") with ('connector' = 'print')";          String sql = "insert into\n" +                 "  p\n" +                 "select\n" +                 "  source1.name,\n" +                 "  source2.name,\n" +                 "  source1.vaa,\n" +                 "  source2.vaa\n" +                 "FROM\n" +                 "  source1\n" +                 "  join source2 on source1.name = source2.name";          //创建表1         tableEnv.executeSql(sqlTable_1);         //创建表2         tableEnv.executeSql(SqlTable_2);         //创建输出表         tableEnv.executeSql(inputTable);         //执行结果         tableEnv.executeSql(sql); 执行sql的代码片段如下：在这个用例中我们使用的TTL时间参数为10s失效。当同时输入：topic:user_source1 的数据 zs,aaa   topic:user_source2的数据zs,bbb 结果如下：但是输入：topic:user_source1 的数据ls,aaa 间隔大于10s后输入 topic:user_source2的数据ls,bbb未出现结果：从测试结果来看：（1）常规联接是最通用的联接类型，其中任何新记录或对联接任一侧的更改都是可见的，并且会影响整个联接结果。例如左边有一条新记录，当product id 相等时，它会与右边所有以前和以后的记录合并。SELECT * FROM OrdersINNER JOIN ProductON Orders.productId = Product.id对于流式查询，常规连接的语法是最灵活的，并且允许任何类型的更新（插入、更新、删除）输入表。但是，此操作具有重要的操作含义：它需要将连接输入的两侧永远保持在 Flink 状态。因此，计算查询结果所需的状态可能会无限增长，具体取决于所有输入表和中间连接结果的不同输入行的数量。（2）如果设置了TTL的时间后，过了TTL时间后，之前的状态数据会被删除。

我是企业用户，需要如题

FusionInsightHD651用spark读取mysql需要在集群上装mysql驱动吗？要怎么装？

↵生成配置文件勾选了Clickhouse服务执行安装前配置命令报错cd /opt/FusionInsight_SetupTool./setuptool.sh preinstall