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Channel和Kafka Sink，如图2所示。 图2 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties.propretites”文件上进行修改后继续使用，则登录Manager，选择“集群
Channel和Kafka Sink，如图2所示。 图2 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties.propretites”文件上进行修改后继续使用，则登录Manager，选择“集群
如果集群启用了Kerberos认证，则需要在工作环境准备CSV文件，然后可以使用开源HDFS命令，参考5将文件从工作环境导入HDFS，并设置Spark组件用户在HDFS中对文件有读取和执行的权限。 例如，HDFS的“tmp”目录有一个文件“data.csv”，内容如下： x123
BIGINT FLOAT DOUBLE DOUBLE DOUBLE TEXT VARCHAR IoTDB数据源功能增强 IoTDB可为时间序列设置任意标签字段，HetuEngine侧查询可将IoTDB的这些标签字段与其他数据源进行融合查询。 IoTDB数据库节点到时间序列中的任意节点
使用Hue创建工作流 操作场景 用户通过Hue管理界面可以进行提交Oozie作业，提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。 对系统的影响 第一次访问Manager和Flink
使用Hue创建工作流 操作场景 用户通过Hue管理界面可以进行提交Oozie作业，提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。
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ClickHouse数据批量导入 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群
(tel_phone STRING, email STRING); Impala使用OBS存储。 需要在集群管理页面Manager里面设置指定的参数到“core-site.xml”，AK/SK可登录“OBS控制台”，进入“我的凭证”页面获取。 fs.obs.access.key=AK;
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
(tel_phone STRING, email STRING); Impala使用OBS存储。 需要在集群管理页面Manager里面设置指定的参数到“core-site.xml”，AK/SK可登录“OBS控制台”，进入“我的凭证”页面获取。 fs.obs.access.key=AK;
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology()); } Storm不支持将HDFS的目的文件路径设置为HDFS的SM4加密分区。 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Strom样例工程应用。 将1导出的本地Jar包，4中获取的
false 参考图2所示配置数据库表，选择“数据准备 > 数据列表”，单击“添加分组”，选择“添加表 > 数据库表 ”。 图2 配置数据 设置需要用于做分析的表，如图3~图5所示。 图3 单击“数据连接” 图4 选择数据库 图5 数据预览 单击“更新信息”中的“单表更新”，进行数据同步。
选择“巡检授权”页签。 配置巡检参数。 巡检授权时间：运维巡检授权的时长，到期后会自动取消授权。 巡检脚本保留时间：巡检脚本在执行前会先下载到集群中，该参数用于设置巡检脚本执行后保留的时长。巡检结果下载后保存在集群的“/srv/Bigdata/operationCmd”中。 巡检结果保留时间：巡检结果
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
driver失联，然后整个应用停止。 解决办法：在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io.connectionTimeout）大于或等于RPC响应超时时间（spark
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