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fka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下
apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed import org.apache.flink.streaming.api.scala.function
从数据的存储加密、访问控制来保障用户数据的保密性。 HBase支持将业务数据存储到HDFS前进行压缩处理，且用户可以配置AES和SMS4算法加密存储。 各组件支持本地数据目录访问权限设置，无权限用户禁止访问数据。 所有集群内部用户信息提供密文存储。 安全认证 基于用户和角色的认证统一体系，遵从账户/角色RBAC（Role-Based
指定的管理操作。如不允许某用户组删除集群，仅允许操作MRS集群基本操作，如创建集群、查询集群列表等。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，MRS支持的API授权项请参见权限策略和授权项。 如表1所示，包括了MRS的所有默认系统策略。 表1 MRS系统策略 策略名称 描述 策略类别
apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed import org.apache.flink.streaming.api.scala.function
apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed import org.apache.flink.streaming.api.scala.function
--driver-memory 1G 在浏览器中输入“弹性IP地址:9999”地址，登录到Jupyter WebUI（保证ECS的安全组对外放通本地公网IP和9999端口），登录密码为步骤 2设置的密码。 图3 登录Jupyter WebUI 创建代码。 创建一个新的python3任务，使用Spark读取文件。
情况。 运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。
8 发布时间 2020-08-04 解决的问题 MRS 2.1.0.8 修复问题列表： MRS Manager 解决委托访问OBS，ECS接口限流问题 MRS Manager支持多人登录 支持全链路监控 MRS大数据组件 carbon2.0升级 解决HBASE-18484问题 MRS
fka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
/user/example/input 步骤五：提交作业并查看结果 以root用户登录客户端节点（Master1节点）。 执行如下命令提交wordcount作业，读取源数据进行分析并将执行结果输出至HDFS。 cd /opt/client source bigdata_env kinit test hadoop
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框
情况。 运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。
apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed import org.apache.flink.streaming.api.scala.function
keytab文件 存放用户信息的密钥文件。在安全模式下，应用程序采用此密钥文件进行API方式认证。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java API、Shell API、 REST API或者Web UI访问Oozie服务端。 Oozie WebUI界面 通过“https
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
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