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nager节点，并进入获取到的目录，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行ll命令查看对应localdir的文件夹和containerlogs文件夹权限，确认权限是否是“755”，且“用户:属组”是否为“omm:ficommon”。 是，处理完毕。 否，执行9。 执
OPTS”进行调整，并单击“保存”，在弹出的对话框中单击“确定”并重启角色实例。 NodeManager重启过程中，提交到该节点的Container可能会重试到其他节点。 集群中的NodeManager实例数量和NodeManager内存大小的对应关系参考如下： 集群中的Node
bigdata.flink.examples.ReadHBase。 WriteHBase主要逻辑代码 public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("use command
bigdata.flink.examples.ReadHBase。 WriteHBase主要逻辑代码 public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("use command
下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbaseJavaExample中的AvroSource文件： public static void main(JavaSparkContext jsc) throws IOException { LoginUtil.loginWithUserKeytab();
使用oracle-connector时，要求给连接用户赋予如下系统表或者视图的select权限： dba_tab_partitions、dba_constraints、dba_tables 、dba_segments 、v$version、dba_objects、v$instance、SYS_CO
需要确保数据保留的时间超过最大查询执行时间。 KEEP_LATEST_COMMITS hoodie.cleaner.commits.retained 保留的提交数。因此，数据将保留为num_of_commits * time_between_commits（计划的），这也直接转化为逐步提取此数据集的数量。
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[] args) throws Exception { TopologyBuilder builder
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
static final String ROOT_SG1_D1 = "root.sg1.d1"; public static void main(String[] args) throws Exception { // use session api to create data
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
zookeeperDefaultServerPrincipal = "zookeeper/hadoop." + KerberosUtil.getKrb5DomainRealm().toLowerCase(); LoginUtil.setZookeeperServerPrincipal
s/map-reduce Java任务 客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/java-main Shell任务 客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/shell Streaming任务
为满足企业需求，克服YARN社区在调度上遇到的挑战与困难，华为自主研发的Superior调度器，不仅集合了当前Capacity调度器与Fair调度器的优点，还做了以下增强： 增强资源共享策略 Superior调度器支持队列层级，在同集群集成开源调度器的特性，并基于可配置策略进一
下一个Agent异常，Channel可以持久化数据，Agent恢复后再传输。Flume的可用性则基于内建的Load Balancing和Failover机制。Channel及Agent都可以配多个实体，实体之间可以使用负载分担等策略。每个Agent为一个JVM进程，同一台服务器可
的HiveServerAudit日志，下载的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟。打开日志文件查找“Result=FAIL”关键字筛选执行错误语句的日志信息，再根据日志信息中的“UserName”查看执行错误语句的用户。 输入正确的HQL语句，观察命令是否正确执行。
val file = sc.textFile("hdfs://...") val errors = file.filter(_.contains("ERROR")) errors.cache() errors.count() textFile算子从HDFS读取日志文件，返回file（作为RDD）。
Code: 516, e.displayText() = DB::Exception: default: Authentication failed: password is incorrect or there is no user with such name, Stack trace
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
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