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nager界面创建1个人机用户并关联到hadoop和hive用户组，主组为hadoop。 操作步骤 下载并安装Hudi客户端，具体请参考安装MRS客户端章节。 使用客户端安装用户登录客户端节点，执行如下命令进入客户端目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令加载环境变量。
及所有组件服务管理员的权限。 default 为集群default租户创建的默认角色。拥有Yarn组件default队列的管理权限。非首个安装集群的default租户默认角色为“c<集群ID>_default”。 Manager_administrator_180 FusionInsight
0-LTS和MRS 3.3.0-LTS.1版本。 操作场景 MRS 3.3.0-LTS及MRS 3.3.0-LTS.1版本中JobServer实例默认部署在Core节点上，由于JobServer主要用于提交作业，默认2个实例即可，建议迁移到Master节点。 本操作指导只针对集群类型是自定义
集群中服务运行状态为“亚健康”表示服务部分增强功能无法正常工作。 在本示例场景中，登录Manager查看集群其它服务状态，发现HBase服务被停止。当HBase已安装且状态不正常时，Hive、Spark和Loader服务将处于“亚健康”状态。 此时并不会影响基于Hive服务的上层业务，手动重启HBase服务后，Hive服务运行状态恢复正常。
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
单击“Activate”，转化当前拓扑为激活状态。 去激活拓扑 单击“Deactivate”，转化当前拓扑为去激活状态。 重部署拓扑 单击“Rebalance”，将当前拓扑重新部署执行，需要输入执行重部署的等待时间，单位为秒。一般在集群中节点数发生变化时进行，以更好利用集群资源。 删除拓扑 单击“Kil
ata1.txt，input_data2.txt到此目录，操作如下： 执行以下命令进入HDFS客户端目录并认证用户。 cd HDFS客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 （该用户需要具有操作HDFS的权限，首次认证需要修改密码） 执行以下命令创建“/tmp/input”目录。
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，安装方法可参考《MapReduce服务用户指南》的“客户端管理”章节。 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装“MRS_HDFS_Client
ALM-23001 Loader服务不可用 告警解释 系统每60秒周期性检测Loader服务的可用性。当Loader服务不可用时产生该告警。当Loader服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 23001 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; –hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
表示作业运行时的优先级。 “Duration” 表示作业运行使用的时间。 “Submitted” 表示作业提交到MRS集群的时间。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“Job Browser”的“Us
preduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目录“/opt/client”，执行下列命令初始化环境变量。 source bigdata_env 操作步骤
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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