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streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark
1.0.7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
1.0.8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
1.0.6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
1-jar-with-dependencies.jar ，复制到“/opt/impala_examples”下。 开启Kerberos认证的安全集群下把从准备MRS应用开发用户获取的“user.keytab”和“krb5.conf”复制到“/opt/impala_examples/conf”下。 在
1-jar-with-dependencies.jar ，拷贝到“/opt/impala_examples”下 开启Kerberos认证的安全集群下把从4获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到/opt/impala_examples/conf下。普通集群可跳过该步骤。 在
streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark
取值范围： 同一个集群的自定义自动化脚本名称不允许相同。只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 uri 是 String 参数解释： 自定义自动化脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。 OBS桶的路径：直接手动输入脚
Web UI”对应的“ResourceManager”进入Web界面，查找到对应的Spark应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入Spark UI页面。 History Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。
告警级别 是否自动清除 16004 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 系统无法提供数据加载，查询，提取服务。 可能原因 Hive服务不可用可能与Zoo
( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题： HetuEngine DQL SQL语法说明
principal="super@<系统域名>" useTicketCache=false debug=false; }; 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.yarn.security.credentials
principal="super@<系统域名>" useTicketCache=false debug=false; }; 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.yarn.security.credentials
写Hudi表task并行度，默认值为4。 4 index.bootstrap.enabled 选填 Flink采用的是内存索引，需要将数据的主键缓存到内存中，保证目标表的数据唯一，因此需要配置该值，否则会导致数据重复。默认值为FALSE。Bueckt索引时不配置该参数。 TRUE write
准备好自定义jar包，并上传到客户端节点。本操作以“spark-test.jar”为例，上传到客户端节点“/tmp”目录下。 配置参数 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点，执行如下命令： cd {客户端安装目录} source bigdata_env 如果集群已启用Kerberos认证（安全模式），执行以
warn("Start Check Keytab TGT And Relogin Job Success."); } 对于Shell客户端方式执行的任务 先执行kinit命令认证用户。 通过操作系统定时任务或者其他定时任务方式定时执行kinit命令认证用户。 提交作业执行大数据任务。 对于Spark作业
Integer 参数解释： 扩容或缩容的节点数。 约束限制： 扩容时的最大节点数为（500 - 集群Core/Task节点数）。例如，当前集群Core节点数为3，此处扩容的节点数必须小于等于497。 Core和Task节点总数最大值为500，如果用户需要的Core/Task节点数大于50
参考导入并配置HetuEngine Python3样例工程章节，获取样例代码，获取hetu-jdbc-XXX.jar文件，并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节，获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件，并放置到自定义目录中。
在“屏蔽设置”区域，选择指定的服务或模块。 单击待操作告警对应“操作”列的“屏蔽”，在弹出的对话框中单击“确定”，修改告警的屏蔽状态为“屏蔽”。 图3 屏蔽告警 可以在屏蔽列表上方筛选指定的告警。 如果需要取消屏蔽，可以单击指定告警后的“取消屏蔽”，在弹出的对话框中单击“确定”，修改告警的屏蔽状态为“显示”。
count(*) from table_name;前确认需要查询的数据量大小，确认是否需要在beeline中显示如此数量级的数据。 如数量在一定范围内需要显示，请调整hive客户端的jvm参数， 在hive客户端目录/Hive下的component_env中添加export HIVE_O
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