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约束 支持在Hudi客户端执行Spark SQL操作Hudi。 支持在Spark2x的JDBCServer中执行Spark SQL操作Hudi。 不支持在Spark2x的客户端执行Spark SQL操作Hudi，支持在Spark3.1.1及之后版本的客户端执行Spark SQL操作Hudi。
参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，即可在HDFS客户端查看和创建OBS文件目录。 HDFS对接OBS 以客户端安装用户登录安装了HDFS客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装目录 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
志混在一起打印，如何将业务日志单独输出至指定文件？ 回答 Flink所有的运行日志打印都会打印至Yarn的本地目录下，默认所有Log都会输出至Yarn container本地目录下taskmanager.log，所有调用System.out打印都会输出至taskmanager.out文件。查看方式如下：
3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置 > 全部配置”，进入HBase服务参数“全部配
集群上下电之后HBase启动失败 问题背景与现象 集群的ECS关机重启后，HBase启动失败。 原因分析 查看HMaster的运行日志，发现有报大量的如下错误： 2018-03-26 11:10:54,185 | INFO | hadoopc1h3,21300,15220316
tablename格式。 示例 call show_hoodie_properties(table => "hudi_table5"); 系统响应 可在客户端中查看查询结果。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
gionServer时，需遵循分配结果能使该RSGroup在每个AZ下都存在RegionServer实例的规则。 前提条件 已登录Manager。 登录角色拥有Manager管理员权限。 将RSGroup最小节点数设置为下述三种情况的最大值。 为了保证服务的可靠性，RSGroup
在Linux环境中运行Flink应用程序，需要先启动Flink集群。在Flink客户端下通过yarn session命令启动flink集群。 执行yarn-session.sh之前，应预先将Flink应用程序的运行依赖包复制到客户端目录“#{客户端安装目录}/Flink/flink/lib”下，应用程序
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
HBase访问多ZooKeeper场景安全认证 场景说明 在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper时，为了避免访问连接ZooKeeper认证冲突，提供了样例代码使HBase客户端访问FusionInsight ZooKeeper和客户应用访问第三方ZooKeeper。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
编译并运行Flink应用 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤
集群中支持同时共存多个ThriftServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个ThriftServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的ThriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群 > 服务 >
过用户指定的超时时间时，产生该告警，但任务仍继续正常执行。其中，Mapreduce的客户端超时参数为“mapreduce.application.timeout.alarm”，Spark的客户端超时参数为“spark.application.timeout.alarm”（单位：毫秒）。
Java开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Java开发环境，推荐使用IDEA工具，安装要求如下。 JDK使用1.7版本（或1.8版本） IntelliJ IDEA（版本：13.1.6） Spark不支持当客户端程序使用IBM JDK 1.7
导入并配置Storm样例工程 背景信息 Storm客户端安装程序目录中包含了Storm开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight
dfs-customize”中添加4.b获取的参数值，如下图所示： 保存并重启ClickHouse服务。 以客户端安装用户，登录客户端所在节点。 执行以下命令切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 执
表，推荐使用Hive Catalog方式登录spark-sql。 Iceberg当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 前提条件 已安装Spark服务，且服务运行状态正常。 已安装Spark客户端，详细操作请参见安装客户端（3.x及之后版本）。 已在Manager
配置Kafka数据传输加密 操作场景 Kafka客户端和Broker之间的数据传输默认采用明文传输，客户端可能部署在不受信任的网络中，传输的数据可能遭到泄漏和篡改。 该章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 配置Kafka数据传输加密 默认情况下，组件间的通道是不加密的。用户可以配置如下参数，设置安全通道为加密的。
作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HDFS中。 具体操作场景请参见典型场景：从本地采集静态日志保存到HDFS和典型场景：从本地采集动态日志保存到HDFS。 Flume与HBase的关系 当用户配置HBase作为Flume的Sink时，HBas
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