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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() ”
+"%Y-%m-%d %H:%M:%S" > "${TIME_RECORD_FILE}" cat ${TIME_RECORD_FILE} （确保文件生成并写入时间） cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_JobGateway_*/install/FusionIn
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
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
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
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);
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.0.0.16 发布时间 2024-11-25 解决的问题 提交Spark SQL作业，中文冒号被转换成英文冒号。 Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错。 Spark JDBC产生空指针报错。
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。
比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较：between between适用于值在一个特定的范围内，如：value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。
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
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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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 “
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。
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角色客户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 “
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