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在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。 用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，具体可参考配置华为开源镜像仓。
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server
JDBCServer长时间运行导致磁盘空间不足 用户问题 连接Spark的JDBCServer服务提交spark-sql任务到yarn集群上，在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 问题现象 客户连接Spark的JDBCServer服务提交spark-sql任
运行Manager应用报错“authorize failed” 问题 运行应用程序时，操作失败，日志显示如图1所示。 图1 操作失败日志 回答 可能的原因为用户名、密码的配置错误。 可排查“UserInfo.properties”文件中“username”和“password”的值是否配置正确。
Node实例所在的主机。 选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选操作集群的“IoTDB”，单击“确定”。 在“主机”勾选7查看到的主机，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
如何处理非static的KafkaPartitioner类对象构造FlinkKafkaProducer010运行时报错 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当Kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProducer010去构造函数时，运行时会报错。
如何处理非static的KafkaPartitioner类对象构造FlinkKafkaProducer010运行时报错 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当Kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProducer010去构造函数时，运行时会报错。
为什么非static的KafkaPartitioner类对象去构造FlinkKafkaProducer010，运行时会报错？ 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProdu
更多 > 重启实例”，输入当前用户密码，单击“确定”重启所有Hive实例。 是否需要在Spark/Spark2x客户端中启用此功能？ 是，重新下载并安装Spark/Spark2x客户端。 否，操作结束。 父主题： Hive企业级能力增强
up组，添加Oozie的角色操作权限，并完成互信配置。 其他任务： 该用户需要从属于hadoop、supergroup组，添加Oozie的角色操作权限，并具备对应任务类型所需的权限。 用户同时还需要至少manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器（任意实例）URL，如“https://10
rors.huaweicloud.com/），各服务样例工程依赖的jar包都可在华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发工具下载依赖的jar包前，需要确认以下信息。 确认本地环境网络正常。 打开浏览器
so。而一旦LD_LIBRARY_PATH添加了hadoop的native库目录，则使用的就是hadoop native库中的libcrypto.so，而使用系统自带的libssl.so（因为hadoop native目录没有带该包） 。由于这两个库版本不匹配，导致了python文件运行时出现段错误。 解决方案 方案一：
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
如何处理非static的KafkaPartitioner类对象构造FlinkKafkaProducer010运行时报错 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当Kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProducer010去构造函数时，运行时会报错。
端会等待返回任务运行的状态，由于AM无返回，客户端会一直处于等待状态。 为避免出现上述场景，使用“core-site.xml”中的“ipc.client.rpc.timeout”配置项设置客户端超时时间。 该参数的参数值为毫秒。默认值为0，表示无超时。客户端超时的取值范围可以为0～2147483647毫秒。
端会等待返回任务运行的状态，由于AM无返回，客户端会一直处于等待状态。 为避免出现上述场景，使用“core-site.xml”中的“ipc.client.rpc.timeout”配置项设置客户端超时时间。 该参数的参数值为毫秒。默认值为0，表示无超时。客户端超时的取值范围可以为0～2147483647毫秒。
如何处理非static的KafkaPartitioner类对象构造FlinkKafkaProducer010运行时报错 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当Kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProducer010去构造函数时，运行时会报错。
cesskey和secretkey有过期时间。 如果需要运行像Flink和SparkStreaming这样的长时作业时，用户可通过“服务配置参数”选项框传入永久的accesskey和secretkey，以保证作业不会在运行过程中因密钥过期而执行失败。 父主题： 作业管理类
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