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在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） 编译并运行程序 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 单击IDEA右边Maven窗口的“Reload All
配置Flume的参数。 使用Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图1 选择配置工具 “Agent名”选择“server”，然后选择要使用
件并保存在本地。 图1 下载认证凭据 配置Flume参数。 使用FusionInsight Manager界面中的Flume来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图2
件并保存在本地。 图1 下载认证凭据 配置Flume参数。 使用FusionInsight Manager界面中的Flume来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图2
保存在本地。 图1 下载认证凭据 配置Flume参数。 使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图2
#配置database表名 JDBC_BASE_TBL= 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端，MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。
MRS集群的时间可通过登录主管理节点（集群管理IP地址所在节点）运行date命令查询。 下载MapReduce客户端程序到客户端机器中。 登录MRS Manager系统。 选择“服务管理 > 下载客户端”，下载客户端程序到客户端机器。 解压缩客户端文件包MRS_Services_Client
方案1： 登录Manager界面，修改Hive参数。 MRS Manager界面操作：登录MRS Manager页面，选择“服务管理 > Hive > 服务配置 > 全部配置 > HiveServer > 安全”。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight
用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端或KafkaUI查看当前消费情况。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端，需要满足以下条件： MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。 已安装Kafka客户端。 使用Kafka客户端查看当前消费情况
Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site
6补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2.x及之前版本）。
#配置database表名 JDBC_BASE_TBL= 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端，MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。
Sqlline脚本报import argparse错误 问题 在客户端使用sqlline脚本时，报import argparse错误。 回答 以root用户登录安装HBase客户端的节点，使用hbase用户进行安全认证。 进入HBase客户端sqlline脚本所在目录执行python3 sqlline
enable参数值为true，保存配置并重启服务。 客户端：登录Spark客户端节点，进入目录“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”，修改spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true。 登录Ranger WebUI界面，在首页单击“HADOOP
Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site
Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site
用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端或KafkaUI查看当前消费情况。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端，需要满足以下条件： MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。 已安装Kafka客户端。 使用Kafka客户端查看当前消费情况
enable参数值为true，保存配置并重启服务。 客户端：登录Spark客户端节点，进入目录“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”，修改spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true。 登录Ranger WebUI界面，在首页单击“HADOOP
在使用IDEA导入工程前，如果IDEA工具中已经进行过Maven配置时，会导致工具自动加载Maven配置中的依赖包。当自动加载的依赖包与应用程序不配套时，导致工程Build失败。如何处理自动加载的依赖包？ 回答 建议在导入工程后，手动删除自动加载的依赖。步骤如下。 在IDEA工具中，选择“File >
在使用IDEA导入工程前，如果IDEA工具中已经进行过Maven配置时，会导致工具自动加载Maven配置中的依赖包。当自动加载的依赖包与应用程序不配套时，导致工程Build失败。如何处理自动加载的依赖包？ 回答 建议在导入工程后，手动删除自动加载的依赖。步骤如下： 在IDEA工具中，选择“File >
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