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e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
cd /opt/client source bigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证。 kinit hdfs kinit一次票据时效24小时。24小时后再次运行样例，需要重新执行kinit命令。 进入“/opt/client/HDFS/hadoop/hdfs-c
在添加资源计划时，可以参考表3配置相应的参数。 表3 资源计划配置项说明 配置项 示例 说明 生效日期 周一 资源计划的生效日期。默认是每日生效，也可以选择周一至周日任意一天或几天生效。 时间范围 08:00-10:00 资源计划的起始时间和结束时间，精确到分钟，取值范围[00:00
Data Transformation 数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。 一对0或1的转换，如Filter。 多对1转换，如Union。
Data Transformation 数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。 一对0或1的转换，如Filter。 多对1转换，如Union。
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
准备Storm应用开发和运行环境 开发环境准备分为应用开发客户端和应用提交客户端；应用开发一般是在Windows环境下进行；应用提交一般是在Linux环境下进行。 准备开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示： 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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String 参数解释： 错误描述。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 查询作业列表信息请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 响应示例
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Balancing和Failover。 Failover：表示在Sink Group中同一时间只有一个Sink处于活跃状态，其他Sink作为备份处于非活跃状态，当活跃状态的Sink故障时，根据优先级从非活跃状态的Sink中选择一个来接管业务，保证数据不会丢失，多用于高可靠性场景。 Load Balancing：表示在Sink
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
n）。一个Tablet只属于一个Partition，而一个Partition包含若干个Tablet。因为Tablet在物理上是独立存储的，所以可以视为Partition在物理上也是独立。Tablet是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。 若干个Partition组成一个Tab
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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