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下载认证凭据 配置Flume角色客户端参数。 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 选择配置工具 “
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
> 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]# make clean rm -f hdfs_test.o rm -f hdfs_test 编译生成新的目标和可执行文件，运行如下命令。
e, database_name, table_name, [sharding_key]) Distributed表参数解析如下： cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。
seconds to buffer input recordsconfiguration.setString("table.exec.mini-batch.size", "5000"); // the maximum number of records can be buffered by each
e, database_name, table_name, [sharding_key]) Distributed表参数解析如下： cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个......）。 2 对于所有locators的
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL，而不是JSON 'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时，结果是一个JSON数组，而不是一个JSON对象。这是因为对于SQL中的行，位置比名称更重要。
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
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
min：DataNode快速退服特性场景下，Block满足退服条件的最小可用副本数量。取值范围1~3。 由于MapReduce任务执行时，会生成一些副本数为10的文件，此时若DataNode实例数少于10时，将无法进行退服操作。 如果退服前，DataNode节点的机架数（机架数由各
如果集群未启用Kerberos认证（普通模式），则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 执行以下命令，重新生成meta表数据： export HBASE_CLASSPATH=${HBASE_CLASSPATH}:${HBASE_HOME}/tools/*
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置并启动作业。 需勾选“基
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
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
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