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下载客户端 > 仅配置文件”。 此时生成的压缩文件包含所有服务的配置文件。 图1 下载客户端配置文件 配置相关参数。 MRS 3.3.1之前版本： 是否在集群的节点中生成配置文件？ 是，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp
HA证书文件已过期 > 定位信息”，查看告警上报的主机名，单击“主机”，查看主机名对应的IP地址。 检查系统中合法HA证书文件的有效期，重新生成HA证书文件。 以omm用户登录告警所在节点主机。 执行命令cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Flink_
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://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
compile命令进行编译。 图4 idea termial输入“mvn clean compile” 编译完成，打印“Build Success”，生成target目录。 图5 编译完成 运行程序。 右键“TestMain.java”文件，选择“Run 'TestMain.main() ”
kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc
yarn-cluster运行框架所示。 图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on yarn-cluster实现流程： 首先由客户端生成Application信息，提交给ResourceManager。 ResourceManager为Spark Application分配
运行框架如图3所示。 图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on YARN-Cluster实现流程： 首先由客户端生成Application信息，提交给ResourceManager。 ResourceManager为Spark Application分配
productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
ve的Catalog。 MRS存量集群需要先完成元数据库和权限策略向LakeFormation实例上迁移，再配置对接。 如果需要迁移多个MRS集群中的元数据到同一个LakeFormation实例，MRS集群之间的Database名称不能重复。 MRS对接LakeFormation后，MRS组件功能约束限制：
指导用户基于Java语言，实现MRS集群中的ClickHouse的数据表创建、删除以及数据的插入、查询等操作。 本工程中包含了建立服务端连接、创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据及删除数据表等操作示例。 ClickHouseJDBC-Transaction-JavaExample C
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“hcatalog-example-*.jar”包。 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。 将1中在“target”目录下生成的“hcatalog-example-*.jar”上传至Linux的
productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
指导用户基于Java语言，实现MRS集群中的ClickHouse的数据表创建、删除以及数据的插入、查询等操作。 本工程中包含了建立服务端连接、创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据及删除数据表等操作示例。 ClickHouseJDBC-Transaction-JavaExample C
'hbase:acl'命令查询租户对应的角色为hbase_1450761169920（格式为：租户名_时间戳）。 执行以下命令进行授权（如果还没有生成Phoenix系统表，请用admin用户登录Phoenix客户端后再回到hbase shell里授权）： grant '@hbase_1450761169920'
dfs -mkdir /tmp/datadirImport hdfs dfs -put data.txt /tmp/datadirImport 生成HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools.bulkload
workerStopDetail.log worker服务停止日志 worker日志 cc-worker-console.日志生成时间 worker启动日志 ccworker.日志级别.日志生成时间 worker运行日志 sidecar日志 cc-sidecar-zk.log sidecar的zookeeper操作日志
dfs -mkdir /tmp/datadirImport hdfs dfs -put data.txt /tmp/datadirImport 生成HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools.bulkload
MetaStore日志 查看如上错误的上下文，确定是本次执行SQL的报错，在报错信息里面发现如下内容： Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: value too long for type character varying(4000)
Presto应用开发常用概念 Connector Connector将Presto适配到如Hive或关系型数据库的数据源。 Catalog Catalog包含schema以及引用通过connector连接的数据源 Schema Schema是组织数据表的一种形式。 父主题： Presto应用开发概述
登录客户端安装节点，通过Hive客户端查看数据库，确认对接成功。 source 客户端安装路径/bigdata_env kinit 组件业务用户 beeline show databases;desc database default; !q 通过Spark客户端，查看数据库，确认对接成功。如果集群不存在Spark组件请跳过该步骤。
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