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进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client sourcebigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。 kinithdfs kinit一次票据时效24小时。24小时后再次运行样例，需要重新kinit命令。 进入“/opt/clien
执行以下命令配置环境变量并认证用户： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作） 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir <inputdir> hdfs dfs -put <local_data_file>
执行以下命令配置环境变量并认证用户： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作） 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir <inputdir> hdfs dfs -put <local_data_file>
ssc.checkpoint("checkpoint") // 组装Kafka的主题列表 val topicsSet = topics.split(",").toSet // 通过brokers和topics直接创建kafka stream
进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client sourcebigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。 kinithdfs kinit一次票据时效24小时。24小时后再次运行样例，需要重新kinit命令。 进入“/opt/clien
-1, "lastUpdatedEpoch" : 1517383247086 } ] }] 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前集群中所有的Spark应用（包括正在运行的应用和已经完成的应用），每个应用的信息如下表1。 表1 应用常用信息 参数 描述 id 应用的ID name
查看ClickHouse慢查询语句 查看ClickHouse复制表数据同步监控 配置ClickHouse副本间数据强一致 配置ClickHouse支持事务能力 配置通过ELB访问ClickHouse 配置ClickHouse冷热分离 配置ClickHouse对接开源ClickHouse 配置ClickHouse元数据预先缓存到内存
需要执行的MR的jar包。 class 需要执行的MR的分类。 libjars 需要加入的classpath的jar包名，以逗号分隔。 files 需要复制到集群的文件名，以逗号分隔。 arg Main类接受的输入参数。 define 设置hadoop的配置，格式为：define=NAME=VALUE。
需要执行的MR的jar包。 class 需要执行的MR的分类。 libjars 需要加入的classpath的jar包名，以逗号分隔。 files 需要复制到集群的文件名，以逗号分隔。 arg Main类接受的输入参数。 define 设置hadoop的配置，格式为：define=NAME=VALUE。
取值范围： -1：已删除 0：正常 -2：异常 1：使用中 默认取值： 不涉及 used_clusters String 参数解释： 使用集群。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 encrypt_type Integer 参数解释： 加密类型。 约束限制：
"rpcResponsesUnknown": 0, "rpcid": 78, "rpcsInFlight": 0, "rpcsSent": 79, "rpcsTimedout": 0, "writesBlocked": 0 }
需要执行的MR的jar包。 class 需要执行的MR的分类。 libjars 需要加入的classpath的jar包名，以逗号分隔。 files 需要复制到集群的文件名，以逗号分隔。 arg Main类接受的输入参数。 define 设置hadoop的配置，格式为：define=NAME=VALUE。
需要执行的MR的jar包。 class 需要执行的MR的分类。 libjars 需要加入的classpath的jar包名，以逗号分隔。 files 需要复制到集群的文件名，以逗号分隔。 arg Main类接受的输入参数。 define 设置hadoop的配置，格式为：define=NAME=VALUE。
-1, "lastUpdatedEpoch" : 1517383247086 } ] }] 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前集群中所有的Spark应用（包括正在运行的应用和已经完成的应用），每个应用的信息如下表1。 表1 应用常用信息 参数 描述 id 应用的ID name
开启Flink作业RocksDB监测步骤 使用具有FlinkServer管理员权限的用户登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 单击“作业管理”进入作业管理页面。
checkpoint("checkpoint"); // 组装Kafka的主题列表 HashSet<String> topicsSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(topics.split(","))); HashMap<String
master：连接字符串，连接方式有local、yarn-cluster、yarn-client等。 appName：构建的Application名称。 SparkHome：集群中安装Spark的目录。 jars：应用程序代码和依赖包。 主体程序：处理数据 提交Application的描述请参见：https://archive
master：连接字符串，连接方式有local、yarn-cluster、yarn-client等。 appName：构建的Application名称。 SparkHome：集群中安装Spark的目录。 jars：应用程序代码和依赖包。 主体程序：处理数据 提交Application的描述请参见：https://archive
master：连接字符串，连接方式有local、yarn-cluster、yarn-client等。 appName：构建的Application名称。 SparkHome：集群中安装Spark的目录。 jars：应用程序代码和依赖包。 主体程序：处理数据 提交Application的描述请参见：https://archive
"rpcResponsesUnknown": 0, "rpcid": 78, "rpcsInFlight": 0, "rpcsSent": 79, "rpcsTimedout": 0, "writesBlocked": 0 }
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