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error表示系统运行的错误信息。 warning warning表示当前事件处理存在异常信息。 trace trace表示当前事件处理跟踪信息。 information information表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 debug debug表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
通常情况下，不允许对备集群的灾备表进行表级别的操作，例如修改表属性、删除表等，一旦误操作备集群后会造成主集群数据同步失败、备集群对应表的数据丢失。 主集群的HBase表已启用容灾功能同步数据，用户每次修改表的结构时，需要手动修改备集群的灾备表结构，保持与主集群表结构一致。 操作步骤 配置主集群普通写数据容灾参数。
rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce
通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase shell命令进入HBase命令行。 使用下面的命令创建HBase表： create 'table2','cf1' 开发思路 将要导入的数据构造成RDD。
rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce
afka*.jar）,若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程，其对应的运行依赖包如下： 表1 样例工程运行依赖包 样例工程 依赖包 依赖包获取地址 DataStream程序 异步Checkpoint机制程序 flink-dist_*
owKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节中创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要获取的rowkey信息的RDD。 以HBaseC
t的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。
nctypes”参数值确认加密类型。 参数值为空：表示使用默认加密算法和模式，即“AES256-CTS-HMAC-SHA1-96 AES128-CTS-HMAC-SHA1-9” aes256-sha1,aes128-sha1：表示加密算法和模式为“AES256-CTS-HMAC-SHA1-96
在首页中单击“KAFKA”区域的组件插件名称如“Kafka”。 单击“Add New Policy”，添加Kafka权限控制策略。 根据业务需求配置相关参数。 表1 Kafka权限参数 参数名称 描述 Policy Type Access。 Policy Conditions IP过滤策略，可自定义，
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
MRS 1.9.2.3及之后版本补丁说明 MRS 1.9.2.5补丁说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.2.5 发布时间 2024-05-30 安装前处理 安装此补丁前，如果之前有装过MRS_1x2x_Patch_Diskmgt_20230308.tar.gz补丁，
通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。
通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。
备份管理”。 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”，打开备份任务执行历史记录。 在弹出的窗口中，在指定一次执行成功记录的“备份路径”列，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。
只读取RowKey时，可以为Scan添加一个只读取RowKey的filter（FirstKeyOnlyFilter或KeyOnlyFilter）。 读数据表设计调优 表2 影响实时读数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别
t的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。
Hadoop YARN的权限机制是通过访问控制列表（ACL）实现的。按照不同用户授予不同权限控制，主要介绍下面两个部分： 集群运维管理员控制列表（Admin Acl） 该功能主要用于指定YARN集群的运维管理员，其中，MRS集群管理员列表由参数“yarn.admin.acl”指定。集
ase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用HBase客户端实现A业务操作流程如下： 创建用户信息表user_info。 在用户信息中新增用户的学历、职称信息。
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