华为云用户手册

将主备集群相关配置设置到HBaseMultiClusterConnection中 该操作仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 创建双读Configuration，取消“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMain”类main方法中的testHBaseDualReadSample注释，确保“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseDualReadSample”类中的“IS_CREATE_CONNECTION_BY_XML”值为“false”。 在“HBaseDualReadSample”类的addHbaseDualXmlParam方法中添加相关配置，相关配置项可参考HBase双读操作相关配置项说明。 private void addHbaseDualXmlParam(Configuration conf) { // We need to set the optional parameters contained in hbase-dual.xml to conf // when we use configuration transfer solution conf.set(CONNECTION_IMPL_KEY, DUAL_READ_CONNECTION); // conf.set("", ""); } 在“HBaseDualReadSample”类的initActiveConf方法中添加主集群客户端相关配置： private void initActiveConf() { // The hbase-dual.xml configuration scheme is used to generate the client configuration of the active cluster. // In actual application development, you need to generate the client configuration of the active cluster. String activeDir = HBaseDualReadSample.class.getClassLoader().getResource(Utils.CONF_DIRECTORY).getPath() + File.separator + ACTIVE_DIRECTORY + File.separator; Configuration activeConf = Utils.createConfByUserDir(activeDir); HBaseMultiClusterConnection.setActiveConf(activeConf); } 在“HBaseDualReadSample”类initStandbyConf方法中添加备集群客户端相关配置： private void initStandbyConf() { // The hbase-dual.xml configuration scheme is used to generate the client configuration of the standby cluster. // In actual application development, you need to generate the client configuration of the standby cluster. String standbyDir = HBaseDualReadSample.class.getClassLoader().getResource(Utils.CONF_DIRECTORY).getPath() + File.separator + STANDBY_DIRECTORY + File.separator; Configuration standbyConf = Utils.createConfByUserDir(standbyDir); HBaseMultiClusterConnection.setStandbyConf(standbyConf); } 确定数据来源的集群。 GET请求，以下代码片段在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseSample”类的testGet方法中添加。 Result result = table.get(get); if (result instanceof DualResult) { LOG.info(((DualResult)result).getClusterId()); } Scan请求，以下代码片段在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseSample”类的testScanData方法中添加。 ResultScanner rScanner = table.getScanner(scan); if (rScanner instanceof HBaseMultiScanner) { LOG.info(((HBaseMultiScanner)rScanner).getClusterId()); } 客户端支持打印metric信息。 “log4j.properties”文件中增加如下内容，客户端将metric信息输出到指定文件。指标项信息可参考打印metric信息说明。 log4j.logger.DUAL=debug,DUAL log4j.appender.DUAL=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.DUAL.File=/var/log/dual.log //客户端本地双读日志路径，根据实际路径修改，但目录要有写入权限 log4j.additivity.DUAL=false log4j.appender.DUAL.MaxFileSize=${hbase.log.maxfilesize} log4j.appender.DUAL.MaxBackupIndex=${hbase.log.maxbackupindex} log4j.appender.DUAL.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.DUAL.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p [%t] %c{2}: %m%n

操作场景 HBase客户端应用通过自定义加载主备集群配置项，实现了双读能力。HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Replication实现，备集群读取的数据可能和主集群存在差异，因此只能实现最终一致性。 目前HBase双读功能仅用于查询。主集群故障时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。 HBase的Scan操作可能分解为多次RPC。由于相关session信息在不同集群间不同步，数据不能保证完全一致，因此双读只在第一次RPC时生效，ResultScanner close之前的请求会固定访问第一次RPC时使用的集群。 HBase Admin接口、实时写入接口只会访问主集群。所以主集群故障后，不能提供Admin接口功能和实时写入接口功能，只能提供Get、Scan查询服务。

HBase双读操作相关配置项说明 表1 hbase-dual.xml配置项 配置项名称 配置项详解 默认值 级别 hbase.dualclient.active.cluster.configuration.path 主集群HBase客户端配置目录 无 必选配置 hbase.dualclient.standby.cluster.configuration.path 备集群HBase客户端配置目录 无 必选配置 dual.client.schedule.update.table.delay.second 更新开启容灾表列表的周期时间 5 可选配置 hbase.dualclient.glitchtimeout.ms 可以容忍主集群的最大毛刺时间 50 可选配置 hbase.dualclient.slow.query.timeout.ms 慢查询告警日志 180000 可选配置 hbase.dualclient.active.cluster.id 主集群id ACTIVE 可选配置 hbase.dualclient.standby.cluster.id 备集群id STANDBY 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.thread.max 请求主集群的线程池max大小 100 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.thread.core 请求主集群的线程池core大小 100 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.queue 请求主集群的线程池queue大小 256 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.thread.max 请求备集群的线程池max大小 100 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.thread.core 请求备集群的线程池core大小 100 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.queue 请求备集群的线程池queue大小 256 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.thread.max 清理资源线程池max大小 30 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.thread.core 清理资源线程池core大小 30 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.queue 清理资源线程池queue大小 Integer. MAX_VALUE 可选配置 dual.client.metrics.enable 客户端metric信息是否打印 true 可选配置 dual.client.schedule.metrics.second 客户端metric信息打印周期 300 可选配置 dual.client.asynchronous.enable 是否异步请求主备集群 false 可选配置

Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表 支持的Join类型 说明 Static Static 全部类型 即使在流处理中，不涉及流数据的join操作也能全部支持 Stream Static Inner 支持，但是无状态 Left Outer 支持，但是无状态 Right Outer 不支持 Full Outer 不支持 Stream Stream Inner 支持，左右表可选择使用watermark或者时间范围进行状态清理 Left Outer 有条件的支持，左表可选择使用watermark进行状态清理，右表必须使用watermark+时间范围 Right Outer 有条件的支持，右表可选择使用watermark进行状态清理，左表必须使用watermark+时间范围 Full Outer 不支持

Structured Streaming可靠性说明 Structured Streaming通过checkpoint和WAL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint恢复时，应用程序或者配置可能发生变更，有部分变更会导致从checkpoint恢复失败，具体限制如下： 不允许source的个数或者类型发生变化。 source的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于source类型和查询语句，例如： 速率控制相关参数的添加、删除和修改，此种情况能被支持，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic").option("maxOffsetsPerTrigger", ...) 修改消费的topic/files可能会出现不可预知的问题，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "newTopic") sink的类型发生变化：允许特定的几个sink的组合，具体场景需要验证确认，例如： File sink允许变更为kafka sink，kafka中只处理新数据。 kafka sink不允许变更为file sink。 kafka sink允许变更为foreach sink，反之亦然。 sink的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于sink类型和查询语句，例如： 不允许file sink的输出路径发生变更。 允许Kafka sink的输出topic发生变更。 允许foreach sink中的自定义算子代码发生变更，但是变更结果取决于用户代码。 Projection、filter和map-like操作变更，局部场景下能够支持，例如： 支持Filter的添加和删除，如：sdf.selectExpr("a")变更为sdf.where(...).selectExpr("a").filter(...) Output schema相同时，projections允许变更，如：sdf.selectExpr("stringColumn AS json").writeStream变更为sdf.select(to_json(...).as("json")).writeStream Output schema不相同时，projections在部分条件下允许变更，如：sdf.selectExpr("a").writeStream变更为sdf.selectExpr("b").writeStream，只有当sink支持“a”到“b”的schema转换时才不会出错。 状态操作的变更，在部分场景下会导致状态恢复失败： Streaming aggregation：如sdf.groupBy("a").agg(...)操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Streaming deduplication：如：sdf.dropDuplicates("a")操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Stream-stream join：如sdf1.join(sdf2, ...)操作中，关联键的schema不允许发生变化，join类型不允许发生变化，其他join条件的变更可能导致不确定性结果。 任意状态计算：如sdf.groupByKey(...).mapGroupsWithState(...)或者sdf.groupByKey(...).flatMapGroupsWithState(...)操作中，用户自定义状态的schema或者超时类型都不允许发生变化；允许用户自定义state-mapping函数变化，但是变更结果取决于用户代码；如果需要支持schema变更，用户可以将状态数据编码/解码成二进制数据以支持schema迁移。 Source的容错性支持列表 Sources 支持的Options 容错支持 说明 File source path：必填，文件路径 maxFilesPerTrigger：每次trigger最大文件数（默认无限大） latestFirst：是否有限处理新文件（默认值: false） fileNameOnly：是否以文件名作为新文件校验，而不是使用完整路径进行判断（默认值: false） 支持 支持通配符路径，但不支持以逗号分隔的多个路径。 文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html 支持 - Sink的容错性支持列表 Sinks 支持的output模式 支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html at-least-once 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html Foreach Sink Append, Update, Complete None 依赖于ForeachWriter实现 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach ForeachBatch Sink Append, Update, Complete None 依赖于算子实现 参见https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach-and-foreachbatch Console Sink Append, Update, Complete numRows：每轮打印的行数，默认20 truncate：输出太长时是否清空，默认true 不支持容错 - Memory Sink Append, Complete None 不支持容错，在complete模式下，重启query会重建整个表 -

Structured Streaming不支持的功能 不支持多个流聚合。 不支持limit、first、take这些取N条Row的操作。 不支持Distinct。 只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming Dataset。 foreach()：使用ds.writeStream.foreach(...)代替。 show()：使用输出console sink代替。

SpringBoot样例工程的命令行形式运行 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端，执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUCCESS”，表示编译成功，如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的Jar包。 在Windows或Linux上创建一个目录作为运行目录，如“D:\hive-rest-client-example”（Windows环境）或“/opt/hive-rest-client-example”（Linux环境），将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放进该路径下，并在该目录下创建子目录“src/main/resources"。将hive-rest-client-example工程resources目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令启动SpringBoot服务： 在Windows环境下执行： cd /d d:\hive-rest-client-example java -jar hive-rest-client-example-8.1.0.1-3.5.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 在Linux环境下执行： chmod +x /opt/hive-rest-client-example -R cd /opt/hive-rest-client-example java -jar hive-rest-client-example-8.1.0.1-3.5.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。 调用Hive的SpringBoot样例接口触发样例代码运行： Windows环境运行方式： 打开浏览器，输入：http://localhost:8080/hive/example/executesql。 Linux环境下执行运行方式： 在2中存放Jar的节点上执行curl http://localhost:8080/hive/example/executesql命令。 运行样例代码时日志中可能会打印以下日志信息，虽然日志级别显示ERROR，但是不影响执行结果： ERROR 51320 --- [c-8-EventThread] o.a.c.framework.imps.EnsembleTracker : Invalid config event received: {version=100000000, server.48=ZooKeeper节点IP地址:ZooKeeper端口号:ZooKeeper端口号:participant...} 查看样例代码中的HQL所查询出的结果。 Windows环境运行成功结果会有如下信息： =========================== Hive Example Start =========================== Start create table. Table created successfully. Start to insert data into the table. Inserting data to the table succeeded. Start to query table data. Query result : employees_infoa.id employees_infoa.age employees_infoa.name 1 31 SJK 2 25 HS 3 28 HT Querying table data succeeded. Start to delete the table. Table deleted successfully. =========================== Hive Example End =========================== Linux环境运行成功结果会有如下信息： =========================== Hive Example Start =========================== Start create table. Table created successfully. Start to insert data into the table. Inserting data to the table succeeded. Start to query table data. Query result : employees_infoa.id employees_infoa.age employees_infoa.name 1 31 SJK 2 25 HS 3 28 HT Querying table data succeeded. Start to delete the table. Table deleted successfully. =========================== Hive Example End ===========================

打印metric信息说明 表2 基本指标项 Metric名称 描述 日志级别 total_request_count 周期时间内查询总次数 INFO active_success_count 周期时间内主集群查询成功次数 INFO active_error_count 周期时间内主集群查询失败次数 INFO active_timeout_count 周期时间内主集群查询超时次数 INFO standby_success_count 周期时间内备集群查询成功次数 INFO standby_error_count 周期时间内备集群查询失败次数 INFO Active Thread pool 周期打印请求主集群的执行线程池信息 DEBUG Standby Thread pool 周期打印请求备集群的执行线程池信息 DEBUG Clear Thread pool 周期打印释放资源的执行线程池信息 DEBUG 表3 针对GET、BatchGET、SCAN请求，分别打印Histogram指标项 Metric名称 描述 日志级别 averageLatency(ms) 平均时延 INFO minLatency(ms) 最小时延 INFO maxLatency(ms) 最大时延 INFO 95thPercentileLatency(ms) 95%请求的最大时延 INFO 99thPercentileLatency(ms) 99%请求的最大时延 INFO 99.9PercentileLatency(ms) 99.9%请求的最大时延 INFO 99.99PercentileLatency(ms) 99.99%请求的最大时延 INFO

操作场景 HBase客户端应用通过自定义加载主备集群配置项，实现了双读能力。HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Replication实现，备集群读取的数据可能和主集群存在差异，因此只能实现最终一致性。 目前HBase双读功能仅用于查询。主集群故障时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。 HBase的Scan操作可能分解为多次RPC。由于相关session信息在不同集群间不同步，数据不能保证完全一致，因此双读只在第一次RPC时生效，ResultScanner close之前的请求会固定访问第一次RPC时使用的集群。 HBase Admin接口、实时写入接口只会访问主集群。所以主集群故障后，不能提供Admin接口功能和实时写入接口功能，只能提供Get、Scan查询服务。

HBase双读操作相关配置项说明 表1 “hbase-dual.xml”文件配置项介绍 配置项名称 配置项说明 默认值 级别 hbase.dualclient.active.cluster.configuration.path 主集群HBase客户端配置目录 无 必选配置 hbase.dualclient.standby.cluster.configuration.path 备集群HBase客户端配置目录 无 必选配置 dual.client.schedule.update.table.delay.second 更新开启容灾表列表的周期时间 5 可选配置 hbase.dualclient.glitchtimeout.ms 可以容忍主集群的最大毛刺时间 50 可选配置 hbase.dualclient.slow.query.timeout.ms 慢查询告警日志 180000 可选配置 hbase.dualclient.active.cluster.id 主集群id ACTIVE 可选配置 hbase.dualclient.standby.cluster.id 备集群id STANDBY 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.thread.max 请求主集群的线程池max大小 100 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.thread.core 请求主集群的线程池core大小 100 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.queue 请求主集群的线程池queue大小 256 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.thread.max 请求备集群的线程池max大小 100 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.thread.core 请求备集群的线程池core大小 100 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.queue 请求备集群的线程池queue大小 256 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.thread.max 清理资源线程池max大小 30 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.thread.core 清理资源线程池core大小 30 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.queue 清理资源线程池queue大小 Integer. MAX_VALUE 可选配置 dual.client.metrics.enable 客户端metric信息是否打印 true 可选配置 dual.client.schedule.metrics.second 客户端metric信息打印周期 300 可选配置 dual.client.asynchronous.enable 是否异步请求主备集群 false 可选配置

将主备集群相关配置设置到HBaseMultiClusterConnection中 该操作仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 将在准备MRS应用开发用户时获取的主集群keytab认证文件“user.keytab”与“krb5.conf”放置到二次样例“src/main/resources/conf”目录下。 创建双读Configuration，取消“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMain”类main方法中的testHBaseDualReadSample注释，确保“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseDualReadSample”类中的“IS_CREATE_CONNECTION_BY_XML”值为“false”。 在“HBaseDualReadSample”类的addHbaseDualXmlParam方法中添加相关配置，相关配置项可参考HBase双读操作相关配置项说明。 private void addHbaseDualXmlParam(Configuration conf) { // We need to set the optional parameters contained in hbase-dual.xml to conf // when we use configuration transfer solution conf.set(CONNECTION_IMPL_KEY, DUAL_READ_CONNECTION); // conf.set("", ""); } 在“HBaseDualReadSample”类的initActiveConf方法中添加主集群客户端相关配置： private void initActiveConf() { // The hbase-dual.xml configuration scheme is used to generate the client configuration of the active cluster. // In actual application development, you need to generate the client configuration of the active cluster. String activeDir = HBaseDualReadSample.class.getClassLoader().getResource(Utils.CONF_DIRECTORY).getPath() + File.separator + ACTIVE_DIRECTORY + File.separator; Configuration activeConf = Utils.createConfByUserDir(activeDir); HBaseMultiClusterConnection.setActiveConf(activeConf); } 在“HBaseDualReadSample”类initStandbyConf方法中添加备集群客户端相关配置： private void initStandbyConf() { // The hbase-dual.xml configuration scheme is used to generate the client configuration of the standby cluster. // In actual application development, you need to generate the client configuration of the standby cluster. String standbyDir = HBaseDualReadSample.class.getClassLoader().getResource(Utils.CONF_DIRECTORY).getPath() + File.separator + STANDBY_DIRECTORY + File.separator; Configuration standbyConf = Utils.createConfByUserDir(standbyDir); HBaseMultiClusterConnection.setStandbyConf(standbyConf); } 确定数据来源的集群。 GET请求，以下代码片段在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseSample”类的testGet方法中添加。 Result result = table.get(get); if (result instanceof DualResult) { LOG.info(((DualResult)result).getClusterId()); } Scan请求，以下代码片段在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseSample”类的testScanData方法中添加。 ResultScanner rScanner = table.getScanner(scan); if (rScanner instanceof HBaseMultiScanner) { LOG.info(((HBaseMultiScanner)rScanner).getClusterId()); } 客户端支持打印metric信息。 “log4j.properties”文件中增加如下内容，客户端将metric信息输出到指定文件。指标项信息可参考打印metric信息说明。 log4j.logger.DUAL=debug,DUAL log4j.appender.DUAL=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.DUAL.File=/var/log/dual.log //客户端本地双读日志路径，根据实际路径修改，但目录要有写入权限 log4j.additivity.DUAL=false log4j.appender.DUAL.MaxFileSize=${hbase.log.maxfilesize} log4j.appender.DUAL.MaxBackupIndex=${hbase.log.maxbackupindex} log4j.appender.DUAL.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.DUAL.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p [%t] %c{2}: %m%n

通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”不一样。 完成导入并配置Oozie样例工程操作后即可执行通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态。 父主题： 通过Java API提交Oozie作业

SpringBoot样例工程的命令行形式运行 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端，执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUCCESS”，表示编译成功，如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的Jar包。 在Windows或Linux上创建一个目录作为运行目录，如“D:\hive-rest-client-example”（Windows环境）或“/opt/hive-rest-client-example”（Linux环境），将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放进该路径下，并在该目录下创建子目录“src/main/resources"。将hive-rest-client-example工程resources目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令启动SpringBoot服务： 在Windows环境下执行： cd /d d:\hive-rest-client-example java -jar hive-rest-client-example-8.1.0.1-3.5.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 在Linux环境下执行： chmod +x /opt/hive-rest-client-example -R cd /opt/hive-rest-client-example java -jar hive-rest-client-example-8.1.0.1-3.5.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。 调用Hive的SpringBoot样例接口触发样例代码运行： Windows环境运行方式： 打开浏览器，输入：http://localhost:8080/hive/example/executesql。 Linux环境下执行运行方式： 在2中存放Jar的节点上执行curl http://localhost:8080/hive/example/executesql命令。 运行样例代码时日志中可能会打印以下日志信息，虽然日志级别显示ERROR，但是不影响执行结果： ERROR 51320 --- [c-8-EventThread] o.a.c.framework.imps.EnsembleTracker : Invalid config event received: {version=100000000, server.48=ZooKeeper节点IP地址:ZooKeeper端口号:ZooKeeper端口号:participant...} 查看样例代码中的HQL所查询出的结果。 Windows环境运行成功结果会有如下信息： =========================== Hive Example Start =========================== Start create table. Table created successfully. Start to insert data into the table. Inserting data to the table succeeded. Start to query table data. Query result : employees_infoa.id employees_infoa.age employees_infoa.name 1 31 SJK 2 25 HS 3 28 HT Querying table data succeeded. Start to delete the table. Table deleted successfully. =========================== Hive Example End =========================== Linux环境运行成功结果会有如下信息： =========================== Hive Example Start =========================== Start create table. Table created successfully. Start to insert data into the table. Inserting data to the table succeeded. Start to query table data. Query result : employees_infoa.id employees_infoa.age employees_infoa.name 1 31 SJK 2 25 HS 3 28 HT Querying table data succeeded. Start to delete the table. Table deleted successfully. =========================== Hive Example End ===========================

基本认证（Basic Authentication） 在HTTP中，基本认证是一种用来允许Web浏览器或其他客户端程序在请求时提供用户名和密码形式的身份凭证的一种登录验证方式。 在请求发送之前，用Basic加一个空格标识基本认证，以用户名追加一个冒号然后串接上密码，再将此字符串用Base64算法编码。 例如： 用户名是admin、密码是Asd#smSisn$123，则拼接后的字符串就是admin:Asd#smSisn$123，然后进行Base64编码，得到YWRtaW46QWRtaW5AMTIz，加上基本认证标识，得到Basic YWRtaW46QWRtaW5AMTIz，最终将编码后的字符串发送出去，由接收者解码得到一个由冒号分隔的用户名和密码的字符串。

查看Windows调测结果 Doris应用程序运行完成后，可通过如下方式查看运行情况。 通过IntelliJ IDEA运行结果查看应用程序运行情况。 通过Doris日志获取应用程序运行情况。 各样例程序运行结果如下： “doris-jdbc-example”样例运行成功后，显示信息如下： 2023-08-17 23:13:13,473 | INFO | main | Start execute doris example. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:41) 2023-08-17 23:13:13,885 | INFO | main | Start create database. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:44) 2023-08-17 23:13:13,949 | INFO | main | Database created successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:46) 2023-08-17 23:13:13,950 | INFO | main | Start create table. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:49) 2023-08-17 23:13:14,132 | INFO | main | Table created successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:51) 2023-08-17 23:13:14,133 | INFO | main | Start to insert data into the table. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:54) 2023-08-17 23:13:14,733 | INFO | main | Inserting data to the table succeeded. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:56) 2023-08-17 23:13:14,733 | INFO | main | Start to query table data. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:59) 2023-08-17 23:13:15,079 | INFO | main | Start to print query result. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:121) 2023-08-17 23:13:15,079 | INFO | main | c1 c2 c3 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:126) 2023-08-17 23:13:15,079 | INFO | main | 0 0 0 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 1 10 100 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 2 20 200 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 3 30 300 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 4 40 400 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 5 50 500 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 6 60 600 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 7 70 700 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | 8 80 800 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | 9 90 900 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | Querying table data succeeded. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:61) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | Start to delete the table. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:64) 2023-08-17 23:13:15,114 | INFO | main | Table deleted successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:66) 2023-08-17 23:13:15,124 | INFO | main | Doris example execution successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:71) Process finished with exit code 0 Doris对接SpringBoot运行结果 在浏览器中访问链接“http://样例运行节点IP地址:8080/doris/example/executesql”，IDEA正常打印日志，请求返回如下图所示： 图7 返回样例运行信息

查看Linux调测结果 “doris-jdbc-example”样例运行成功后，显示信息如下： 2023-08-17 23:13:13,473 | INFO | main | Start execute doris example. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:41) 2023-08-17 23:13:13,885 | INFO | main | Start create database. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:44) 2023-08-17 23:13:13,949 | INFO | main | Database created successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:46) 2023-08-17 23:13:13,950 | INFO | main | Start create table. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:49) 2023-08-17 23:13:14,132 | INFO | main | Table created successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:51) 2023-08-17 23:13:14,133 | INFO | main | Start to insert data into the table. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:54) 2023-08-17 23:13:14,733 | INFO | main | Inserting data to the table succeeded. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:56) 2023-08-17 23:13:14,733 | INFO | main | Start to query table data. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:59) 2023-08-17 23:13:15,079 | INFO | main | Start to print query result. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:121) 2023-08-17 23:13:15,079 | INFO | main | c1 c2 c3 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:126) 2023-08-17 23:13:15,079 | INFO | main | 0 0 0 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 1 10 100 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 2 20 200 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 3 30 300 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 4 40 400 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 5 50 500 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 6 60 600 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,080 | INFO | main | 7 70 700 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | 8 80 800 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | 9 90 900 | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.query(JDBCExample.java:134) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | Querying table data succeeded. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:61) 2023-08-17 23:13:15,081 | INFO | main | Start to delete the table. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:64) 2023-08-17 23:13:15,114 | INFO | main | Table deleted successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:66) 2023-08-17 23:13:15,124 | INFO | main | Doris example execution successfully. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:71) Doris对接SpringBoot运行结果 在浏览器中访问链接“http://样例运行节点IP地址:8080/doris/example/executesql”，IDEA正常打印日志，请求返回如下图所示： 图3 返回样例运行信息

Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表 支持的Join类型 说明 Static Static 全部类型 即使在流处理中，不涉及流数据的join操作也能全部支持 Stream Static Inner 支持，但是无状态 Left Outer 支持，但是无状态 Right Outer 不支持 Full Outer 不支持 Stream Stream Inner 支持，左右表可选择使用watermark或者时间范围进行状态清理 Left Outer 有条件的支持，左表可选择使用watermark进行状态清理，右表必须使用watermark+时间范围 Right Outer 有条件的支持，右表可选择使用watermark进行状态清理，左表必须使用watermark+时间范围 Full Outer 不支持

Structured Streaming可靠性说明 Structured Streaming通过checkpoint和WAL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint恢复时，应用程序或者配置可能发生变更，有部分变更会导致从checkpoint恢复失败，具体限制如下： 不允许source的个数或者类型发生变化。 source的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于source类型和查询语句，例如： 速率控制相关参数的添加、删除和修改，此种情况能被支持，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic").option("maxOffsetsPerTrigger", ...) 修改消费的topic/files可能会出现不可预知的问题，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "newTopic") sink的类型发生变化：允许特定的几个sink的组合，具体场景需要验证确认，例如： File sink允许变更为kafka sink，kafka中只处理新数据。 kafka sink不允许变更为file sink。 kafka sink允许变更为foreach sink，反之亦然。 sink的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于sink类型和查询语句，例如： 不允许file sink的输出路径发生变更。 允许Kafka sink的输出topic发生变更。 允许foreach sink中的自定义算子代码发生变更，但是变更结果取决于用户代码。 Projection、filter和map-like操作变更，局部场景下能够支持，例如： 支持Filter的添加和删除，如：sdf.selectExpr("a")变更为sdf.where(...).selectExpr("a").filter(...) Output schema相同时，projections允许变更，如：sdf.selectExpr("stringColumn AS json").writeStream变更为sdf.select(to_json(...).as("json")).writeStream Output schema不相同时，projections在部分条件下允许变更，如：sdf.selectExpr("a").writeStream变更为sdf.selectExpr("b").writeStream，只有当sink支持“a”到“b”的schema转换时才不会出错。 状态操作的变更，在部分场景下会导致状态恢复失败： Streaming aggregation：如sdf.groupBy("a").agg(...)操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Streaming deduplication：如：sdf.dropDuplicates("a")操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Stream-stream join：如sdf1.join(sdf2, ...)操作中，关联键的schema不允许发生变化，join类型不允许发生变化，其他join条件的变更可能导致不确定性结果。 任意状态计算：如sdf.groupByKey(...).mapGroupsWithState(...)或者sdf.groupByKey(...).flatMapGroupsWithState(...)操作中，用户自定义状态的schema或者超时类型都不允许发生变化；允许用户自定义state-mapping函数变化，但是变更结果取决于用户代码；如果需要支持schema变更，用户可以将状态数据编码/解码成二进制数据以支持schema迁移。 Source的容错性支持列表 Sources 支持的Options 容错支持 说明 File source path：必填，文件路径 maxFilesPerTrigger：每次trigger最大文件数（默认无限大） latestFirst：是否有限处理新文件（默认值: false） fileNameOnly：是否以文件名作为新文件校验，而不是使用完整路径进行判断（默认值: false） 支持 支持通配符路径，但不支持以逗号分隔的多个路径。 文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html 支持 - Sink的容错性支持列表 Sinks 支持的output模式 支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html at-least-once 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html Foreach Sink Append, Update, Complete None 依赖于ForeachWriter实现 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach ForeachBatch Sink Append, Update, Complete None 依赖于算子实现 参见https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach-and-foreachbatch Console Sink Append, Update, Complete numRows：每轮打印的行数，默认20 truncate：输出太长时是否清空，默认true 不支持容错 - Memory Sink Append, Complete None 不支持容错，在complete模式下，重启query会重建整个表 -

Structured Streaming不支持的功能 不支持多个流聚合。 不支持limit、first、take这些取N条Row的操作。 不支持Distinct。 只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming Dataset。 foreach()：使用ds.writeStream.foreach(...)代替。 show()：使用输出console sink代替。

回答 导致这个问题的主要原因是，yarn-client和yarn-cluster模式在提交任务时setAppName的执行顺序不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cluster模式提交应用时可以这样设置，在--name后面添加应用名，执行的命令如下： ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster --name SparkPi jars/original-spark-examples*.jar 10

创建用户并授权IAM ESM FullAccess策略 登录统一身份认证服务（IAM）控制台。 在IAM控制台创建用户组，并授予ESM服务的权限“ESM FullAccess”。 在IAM控制台创建用户，并将其加入2中创建的用户组。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，验证ESM服务的权限：在主菜单中选择 “组织”，进入“租户管理”页面。单击“创建租户”，若能正常创建租户，表示“ESM FullAccess”已生效。

响应消息体（可选） 该部分可选。响应消息体通常以结构化格式（如JSON或XML）返回，与响应消息头中Content-Type对应，传递除响应消息头之外的内容。 对于创建查询任务接口，返回如下消息体。 { "job_id": "********" } 当接口调用出错时，会返回错误码及错误信息说明，错误响应的Body体格式如下所示。 { "error_msg": "The format of message is error", "error_code": "AS.0001" } 其中，error_code表示错误码，error_msg表示错误描述信息。

请求消息体（可选） 该部分可选。请求消息体通常以结构化格式（如JSON或XML）发出，与请求消息头中Content-Type对应，传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中的参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体，消息体具体内容需要根据具体接口而定。 对于创建查询任务接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，字段需要根据实际值填写。 POST https://esm-api.cn-south-1.myhuaweicloud.com/meter/v1/{domain_id}/query-jobs Content-Type: application/json { "hcso_id": "********", "region_id": "********", "min_sdr_time": "2022-01-01 00:00:00", "max_sdr_time": "2022-02-01 00:00:00" } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了，您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于获取用户Token接口，返回的响应消息头中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。

请求方法 HTTP请求方法（也称为操作或动词），它告诉服务您正在请求什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 在创建查询任务的URI部分，您可以看到其请求方法为“POST”，则其请求为： POST https://esm-api.cn-south-1.myhuaweicloud.com/meter/v1/{domain_id}/query-jobs

请求URI 请求URI由如下部分组成： {URI-scheme}://{Endpoint}/{resource-path}?{query-string} 尽管请求URI包含在请求消息头中，但大多数语言或框架都要求您从请求消息中单独传递它，所以在此单独强调。 表1 URI中的参数说明 参数 描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同。 例如ESM服务在“华南-广州”区域的Endpoint为“esm-api.cn-south-1.myhuaweicloud.com”。 resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取，例如“创建查询任务”API的resource-path为“/meter/v1/{domain_id}/query-jobs”。 query-string 查询参数，是可选部分，并不是每个API都有查询参数。查询参数前面需要带一个“?”，形式为“参数名=参数取值”，例如“?limit=10”，表示查询不超过10条数据。 例如您需要获取ESM在“华南-广州”区域的Token，则需使用“华南-广州”区域的Endpoint（esm-api.cn-south-1.myhuaweicloud.com），并在创建查询任务的URI部分找到resource-path（/meter/v1/{domain_id}/query-jobs），拼接起来如下所示。 https://esm-api.cn-south-1.myhuaweicloud.com/meter/v1/{domain_id}/query-jobs 图1 URI示意图 为方便查看，在每个具体API的URI部分，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个区域也相同，所以简洁起见将这两部分省略。

请求消息头 附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 详细的公共请求消息头字段请参见表3。 表3 公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Content-Type 消息体的类型（格式）。推荐用户使用默认值application/json，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json Accept 接收消息体的类型（格式），当前只支持application/json。 否 application/json X-Auth-Token 用户Token。 用户Token也就是调用获取用户Token接口的响应值，该接口是唯一不需要认证的接口。 请求响应成功后在响应消息头（Headers）中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 是 使用Token认证时该字段必选。 注：以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ

创建用户并授权IAM ESM ReadOnlyAccess策略 登录统一身份认证服务（IAM）控制台。 在IAM控制台创建用户组，并授予ESM服务的权限“ESM ReadOnlyAccess”。 在IAM控制台创建用户，并将其加入2中创建的用户组。 将新创建的用户ID反馈至华为云服务技术支持人员，由技术支持人员进行大屏配置。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，验证ESM服务的权限：在主菜单中选择 “可视化”，若能正常查看大屏，表示“ESM ReadOnlyAccess”已生效。

预注销管理 为了防止租户账号被误删或需要恢复，系统默认开启预注销管理功能。 预注销租户 单击主菜单的“组织”。默认进入“租户管理”页面。 单击“更多 ＞ 预注销”。 确认弹框提示信息，单击“确定”。 租户状态将变为“预注销”，默认进入“预注销管理”页面。 预注销管理 单击主菜单的“组织”。默认进入“租户管理”页面。 单击“预注销管理”页签。 根据表 预注销管理操作执行以下操作。 表3 预注销管理操作 任务 说明 步骤 开启或关闭设置冷冻期 根据需要设置是否开启冷冻期。 单击开启设置冷冻期。 单击关闭设置冷冻期。 设置冷冻期时长 该设置对全局生效，但对已进入冷冻期的预注销租户不生效。 单击打开“设置冷冻期”。 设置销户冷冻期时间。 单击“确定”。 还原租户 根据需要对预注销的租户进行还原操作。 说明： 只有状态为“已冻结”的租户支持还原操作。 在租户所在行，单击“操作 ＞ 还原”。 也可选中需要还原的租户，单击左上方“还原”进行批量操作。 删除租户 对不需要使用的租户进行彻底删除操作。 说明： 租户冷冻期已解除的租户才可执行删除操作。 彻底删除后，租户下的所有资源数据及配置都无法恢复，请谨慎操作。 在租户所在行，单击“彻底删除”。 在弹框中输入“租户名+DELETE”后，单击“确定”。

查看与修改 单击主菜单的“组织”。默认进入“租户管理”页面。 可执行表中表2的操作。 表2 相关操作 任务 说明 步骤 查看租户列表 当需要查看租户名称、状态及描述时，可以直接在列表中查看。 查看租户内的各项基础信息。 导出租户 将租户的基本信息导出并保存到本地，仅用于信息备份和统计。 单击“导出 ＞ 导出租户”，默认导出所有租户。 导出项目 将租户下所有的项目信息进行导出。 单击“导出 ＞ 导出项目”，默认导出所有项目。 单击“操作 ＞ 修改”。 修改租户描述。 当进行白名单配置时，也可修改租户名称。 单击“确认”。

Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。 Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。Token可通过调用获取用户Token接口获取。 云服务存在两种部署方式：项目级服务和全局级服务。其中： 项目级服务需要获取项目级别的Token，此时请求body中“auth.scope”的取值为“project”。 全局级服务需要获取全局级别的Token，此时请求body中“auth.scope”的取值为“domain”。 调用本服务API需要项目级别的Token，即调用获取用户Token接口时，请求body中auth.scope的取值需要选择project，如下所示。 { "auth": { "identity": { "methods": [ "password" ], "password": { "user": { "name": "username", "password": "********", "domain": { "name": "domainname" } } } }, "scope": { "project": { "name": "xxxxxxxx" } } } } 获取Token后，再调用其他接口时，您需要在请求消息头中添加“X-Auth-Token”，其值即为Token。例如Token值为“ABCDEFJ....”，则调用接口时将“X-Auth-Token: ABCDEFJ....”加到请求消息头即可，如下所示。 POST https://esm-api.cn-south-1.myhuaweicloud.com/meter/v1/{domain_id}/query-jobs Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333。