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使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端，使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-Beeline工具创建Spark表table1。
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 “Agent名”选择“server”，然后选择要使用
元。 数据规划 使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。登录Spark2x客户端节点。 使用Spark-Beeline工具创建Spark表table1。 create table
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 “Agent名”选择“client”，然后选择要使用
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 “Agent名”选择“client”，然后选择要使用
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 “Agent名”选择“server”，然后选择要使用
使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端，使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-beeline工具创建Spark表table1。
Windows：JDK安装目录\jre\lib\ext\ 安装IntelliJ IDEA、JDK和Scala工具，并进行相应的配置。 安装JDK。 安装IntelliJ IDEA。 安装Scala工具。 在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ IDEA，选择“Configure”。
在集群外客户端所在节点执行以下命令安装rng-tools工具： yum install rng-tools 执行以下命令启动rng-tools： systemctl start rngd 若还需实现当所在节点重启后，rng-tools工具自动运行，则执行以下命令： systemctl enable
MRS集群内角色或实例的堆栈信息采集功能依赖于JDK，具体参见“采集堆栈信息”章节。 安全风险说明：JDK中包含javac、jmap、jdb等调测工具，攻击者可以利用调测工具调试业务进程，可能造成进程中敏感信息泄露。但是此类攻击需要攻击者拿到集群节点的Shell权限后才可以执行，MRS集群部署在VP
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 “Agent名”选择“server”，然后选择要使用
/opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 运行Kudu命令行工具。 直接执行Kudu组件的命令行工具，查看帮助。 kudu -h 回显信息如下： Usage: kudu <command> [<args>] <command>
/opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 运行Kudu命令行工具。 直接执行Kudu组件的命令行工具，查看帮助。 kudu -h 回显信息如下： Usage: kudu <command> [<args>] <command>
Oozie企业级能力增强 开启Oozie HA机制 使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性 父主题： 使用Oozie
Flume企业级能力增强 使用Flume客户端加密工具 配置Flume对接安全模式Kafka 父主题： 使用Flume
使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“ 服务 > Flume > 配置工具”。 图1 选择配置工具 “Agent名”选择“server”，然后选择要使用的sour
建表时分区不要超过10万个，分区太多会影响元数据加载速度，阻塞查询 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。 建表时整数类型的分区键不补前置0，例如'hour=01'等分区 整数类型分区使用补齐前缀0的方式，
Kafka企业级能力增强 配置Kafka高可用和高可靠 配置Kafka数据安全传输协议 配置Kafka数据均衡工具 父主题： 使用Kafka
场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。
uota会造成HBase故障 使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 HMaster日志中频繁打印出FileNotFoundException信息 ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 使用HBase
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