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Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka > 更多 > 下载客户端”，下载客户端压缩文件到本地机器。 使用客户端根目录中的“ca.crt”证书文件生成客户端的“truststore”。 执行命令如下： keytool -noprompt -import -alias myservercert
在普通模式下使用HCatalog客户端，系统将以当前登录操作系统用户来执行DDL命令。 退出beeline客户端时请使用!q命令，不要使用“Ctrl + C”。否则会导致连接生成的临时文件无法删除，长期会累积产生大量的垃圾文件。 在使用beeline客户端时，如果需要在一行中输入多条语句，语句之间以“;”分隔，需要
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 选择配置工具 “
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 选择配置工具 “
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 选择配置工具 “
在创建的Source流表中添加“subtask.scan.records-per-second.limit”参数，该参数表示每秒消费Kafka单分区记录数，因此Source端整体限流速率为：min( source parallelism * subtask.scan.records-per-second.limit，kafka
None 功能介绍 MapReduce服务 MRS 服务介绍 04:08 MapReduce服务介绍 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍 特性讲解 MapReduce服务 MRS MRS集群存算分离方案介绍
table database.table； attach table database.table； 是，执行6。 否，执行8。 执行以下SQL语句，查看只读表的结构信息，其中database和table是3中查询的结果。 show create table database.table;
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。
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。
conf”文件。 选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，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，客户端配置文件压缩包为“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。
集群支持下载x86_64和aarch64两种类型客户端，但是客户端类型必须与待安装节点的架构匹配，否则客户端会安装失败。 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/FusionInsight-Client”。支持自定义其他目录且omm用户拥有目录的读、写与执
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
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fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 202 新增并执行作业 400 新增并执行作业失败 错误码 请参见错误码。 父主题： 作业管理接口
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
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