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main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。
main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图12 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。
当仅填写“subnet_name”一个参数且VPC下存在同名子网时，创建集群时以VPC平台第一个名称的子网为准。推荐使用“subnet_id”。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 security_groups_id 否 String 参数解释： 集群安全组的ID。
加固JDK 如果客户端程序使用了AES256加密算法，则需要对JDK进行安全加固，具体操作如下： 获取与JDK版本对应的JCE（Java Cryptography Extension）文件。
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。
-1 yarn.log-aggregation.retain-seconds 设置Mapreduce任务日志在HDFS上的保留时间。设置为“-1”时日志文件永久保存。
-1 yarn.log-aggregation.retain-seconds 设置Mapreduce任务日志在HDFS上的保留时间。设置为“-1”时日志文件永久保存。
ALTER TABLE employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec
VersionedCollapsingMergeTree 是CollapsingMergeTree的升级，使用不同的collapsing算法，该算法允许使用多个线程以任何顺序插入数据。
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。
配置SSL传输，用户主要在客户端的“flink-conf.yaml”文件中做如下配置： 打开SSL开关和设置SSL加密算法，配置参数如表2所示，请根据实际情况修改对应参数值。
transient_lastDdlTime '1694253067' (1 row) 查看show_table1的压缩算法
创建一个hive表，并指定表的加密列和加密算法。详细说明请参见使用Hive列加密功能。
创建一个hive表，并指定表的加密列和加密算法。详细说明请参见使用Hive列加密功能。
回答 如果应用程序没有设置标签表达式，那么该应用程序上新增的container/resource将使用其所在队列默认的标签表达式。如果队列没有默认的标签表达式，则将其标签表达设置为“default label”。
回答 如果应用程序没有设置标签表达式，那么该应用程序上新增的container/resource将使用其所在队列默认的标签表达式。如果队列没有默认的标签表达式，则将其标签表达设置为“default label”。
false HDFS dfs.encrypt.data.transfer.algorithm 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道的加密算法。只有在“dfs.encrypt.data.transfer”配置项设置为“true”，此参数才会生效。
- 加密算法 集群系统中各类密码信息加解密所使用的算法。 国际算法：通用加密算法。 国密算法：SM系列商密算法，同时兼容通用加密算法。
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