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add("DROP TABLE child"); executeSql(url, sqlList); 样例工程中的data文件需要放到HDFS上的home目录下 保证data文件和创建的表的所属的用户和用户组保持一致 拼接JDBC URL。 HA模式下url的host和port必须为“ha-cluster”。
Serdes.Long())); } // 用户自己申请的机机账号keytab文件名称 private static final String USER_KEYTAB_FILE = "请修改为真实keytab文件名"; // 用户自己申请的机机账号名称 private static final
下载认证凭据”下载认证凭据文件，保存后解压得到该用户的“user.keytab”文件与“krb5.conf”文件。 准备运行环境配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
由两个进程组成，一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master，另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源（例如：内存、SDD、HDD），对底层存储进行数据操作。 Client Alluxio
/log4j-executor.properties配置了Driver的日志文件，log4j-executor.properties配置文件设置日志输出到${spark.yarn.app.container.log.dir}/stdout文件中，由于Spark Driver在本地执行时${spark
据信息导出，以便在完成数据迁移后进行必要的元数据恢复。 需要导出的元数据包括HDFS文件属主/组及权限信息、Hive表描述信息。 HDFS元数据导出 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文件及文件夹的权限和属主/组信息，可通过如下HDFS客户端命令导出。 $HADOOP_HOME/bin/hdfs
nv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。
nv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。
如果要使用多线程消费Kafka集群数据的话，请确保消费的主题分区数大于1。 需要将Kafka客户端配置文件“client.properties”和“log4j.properties”文件放置在程序运行的配置文件目录下。 在IoTDBSessionPool对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。
面。 选择“弹性伸缩”页签，进入配置弹性伸缩界面。 用户根据实际需要选择资源池维度或者节点组维度进行策略配置。 不同节点组之间的弹性伸缩策略互斥，即只能存在一个节点组有开启的弹性伸缩策略。 弹性伸缩规则可调控节点数量，也会对实际价格有影响，请谨慎操作。 单击“新增弹性伸缩”按钮，即可添加弹性伸缩策略。
e Metastore存储元数据。通过Hive Catalog，不仅能访问Hive，也能访问使用Hive Metastore作为元数据存储的系统，例如Iceberg、Hudi等。 支持Managed Table。 可以识别Hive Metastore中存储的Hive和Hudi元数据。
WebUI查看应用程序运行情况。 通过Spark日志获取应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路径和格式已经由Spark应用程序指定，可通过指定文件获取。 查看Spark应用程序运行情况。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。
下载客户端”，根据界面提示下载“完整客户端”文件到本地。 解压HetuEngine客户端压缩包文件“FusionInsight_Cluster_集群ID_ HetuEngine_Client.tar”获取jdbc文件，并存放在本地，例如“D:\test”。 jdbc文件获取方法： 在“Fusion
i表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。
√ √ x √ 批量删除作业 √ √ x √ 查询作业详情 √ √ √ √ 查询作业列表 √ √ √ √ 新建文件夹 √ √ x √ 删除文件 √ √ x √ 查询文件列表 √ √ √ √ 批量操作集群标签 √ √ x √ 创建单个集群标签 √ √ x √ 删除单个集群标签 √ √
System.out.println(resultMetaData.getColumnLabel(j) + "\t"); } System.out.println();
例如访问HDFS的WebUI页面，传统的操作方法是需要用户创建ECS，使用ECS远程登录组件的UI，这使得组件的页面UI访问很是繁琐，对于很多初次接触大数据的用户很不友好。 MRS提供了基于弹性公网IP来便捷访问组件WebUI的安全通道，并且比用户自己绑定弹性公网IP更便捷，只需界面鼠标操作，即可简化
“目的连接”为hbase-connector类型时，需要勾选作为行键的“目的字段”。 如果From是sftp/ftp/obs/hdfs等文件类型连接器，Field Mapping 样值取自文件第一行数据，需要保证第一行数据是完整的，Loader作业不会抽取没有Mapping上的列。 在“任务配置”填写作业的运行参数。
分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。 列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。
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