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s/map-reduce Java任务 客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/java-main Shell任务 客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/shell Streaming任务
运行Spark任务时需要的环境变量，如果当前无可用的ENV，则需先参考管理CDL ENV变量进行创建。 dc_env Desc 描述信息 - 在“创建Compare-Pair”界面参照下表进行参数设置，并单击“创建”。 参数名称 说明 示例 Name 当前比对任务名。 test Source Table 源端表名。
否，执行5。 运行命令service named stop将DNS服务停掉，如果出现“Shutting down name server BIND waiting for named to shut down (28s)”结果，即说明DNS服务停止成功。然后将“/etc/resolv.conf”文件的内容（若不为空）全部注释。
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[] args) throws Exception { Config conf =
2 -ys 设置TaskManager的核数。 2 -ynm 自定义Yarn上应用程序名称。 test -c 设置程序入口点的类（如“main”或“getPlan()”方法）。该参数仅在JAR文件未指定其清单的类时需要。 com.bigdata.mrs.test 确认作业配置信息，单击“确定”，完成作业的新增。
选择处于非“良好”状态的NodeManager实例并重启该实例。检查该告警是否恢复。 NodeManager重启过程中，提交到该节点的Container可能会重试到其他节点。 是，处理完毕。 否，执行11。 检查网络状态。 登录管理节点，ping丢失的NodeManager节点的IP
新建作业”，创建作业。 选择“类型”为“Flink Jar”，输入待创建的作业名称，选择作业类型，单击“确定”开始进行作业配置。 上传1生成的Jar包，“Main Class”选择“指定”，并在下面的类名填写要执行的类，然后单击“提交”。 例如“com.huawei.bigdata.iotdb.F
/json -d '{"plainText":"password"}' 'https://x.x.x.x:28443/web/api/v2/tools/encrypt' 其中user name:password分别为当前系统登录用户名和密码；"plainText"的passwor
cn-north-4.myhuaweicloud.com/mrs-demon-samples/demon/detail-records.zip获取Spark样例数据到本地。 将下载的“detail-records.zip”解压，获取图3所示的样例数据。 图3 样例数据 进入“input”文件夹
需要确保数据保留的时间超过最大查询执行时间。 KEEP_LATEST_COMMITS hoodie.cleaner.commits.retained 保留的提交数。因此，数据将保留为num_of_commits * time_between_commits（计划的），这也直接转化为逐步提取此数据集的数量。
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[] args) throws Exception { TopologyBuilder builder
zookeeperDefaultServerPrincipal = "zookeeper/hadoop." + KerberosUtil.getKrb5DomainRealm().toLowerCase(); LoginUtil.setZookeeperServerPrincipal
static final String ROOT_SG1_D1 = "root.sg1.d1"; public static void main(String[] args) throws Exception { // use session api to create data
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
下一个Agent异常，Channel可以持久化数据，Agent恢复后再传输。Flume的可用性则基于内建的Load Balancing和Failover机制。Channel及Agent都可以配多个实体，实体之间可以使用负载分担等策略。每个Agent为一个JVM进程，同一台服务器可
为满足企业需求，克服YARN社区在调度上遇到的挑战与困难，华为自主研发的Superior调度器，不仅集合了当前Capacity调度器与Fair调度器的优点，还做了以下增强： 增强资源共享策略 Superior调度器支持队列层级，在同集群集成开源调度器的特性，并基于可配置策略进一
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