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waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 样例中所有zkQuorum对象需替换为实际ZooKeeper集群节点信息。 父主题： MapReduce访问多组件样例程序
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.withFieldDelimiter("|"); // 同步策略，每1000个tuple对文件系统进行一次同步 // HdfsBolt必选参数 SyncPolicy syncPolicy = new C
Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService组件，也可以选择RDS（MySQL）作为外置元数据库。 Hive的业务数据，存储在HDFS文件系统或OBS对象存储中。 图1 Hive数据迁移示意 方案优势 场景化迁移通过迁移快照数据然后再恢复表数据的方法，能大大提升迁移效率。 约束与限制
将“conf”目录中的“flink.keystore”和“flink.truststore”文件分别放置在Flink客户端以及Yarn各个节点的该绝对路径上。 父主题： Flink用户权限管理
“客户端安装目录/JDBC”目录，用来调测JDBC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd 客户端安装目录/JDBC 或：cd 客户端安装目录/JDBCTransaction
置界面中配置。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-age-ms，
置界面中配置。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-age-ms，
.withFieldDelimiter("|"); // 同步策略，每1000个tuple对文件系统进行一次同步 // HdfsBolt必选参数 SyncPolicy syncPolicy = new C
lua/sqoo:p/1.4.7。 将下载好的sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 包放入MRS集群master节点的/opt/sqoop目录下并解压。 tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 进入解压完成的目录，修改配置。
lua/sqoo:p/1.4.7。 将下载好的sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 包放入MRS集群master节点的/opt/sqoop目录下并解压。 tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 进入解压完成的目录，修改配置。
conf文件。 方法login()为调用hadoop的接口执行Kerberos认证，生成TGT票据。 方法doSth()调用hadoop的接口访问文件系统，此时底层RPC会自动携带TGT去Kerberos认证，生成ST票据。 以上代码可在安全模式下的HDFS二次开发样例工程中创建KerberosTest
赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。 云数据迁移服务（CDM）可以请轻松将外部数据源（关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等）加载到Hive分区表。 本实践为您演示使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。 假设MySQL数据
ebUI界面输出。 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码。 其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 bin/spark-submit --class com.huawei.bigdata.spark.examples
.withFieldDelimiter("|"); // 同步策略，每1000个tuple对文件系统进行一次同步 // HdfsBolt必选参数 SyncPolicy syncPolicy = new C
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
Flink任务开发规则 对有更新操作的数据流进行聚合计算时要注意数据准确性问题 在针对更新数据进行聚合需要选择合适的解决方案，否则聚合结果会是错误的。 例如： Create table t1( id int, partid int, value int );
Geospatial函数 以ST_前缀开头的HetuEngine Geospatial功能支持SQL、MM规范，并符合Open Geospatial Consortium（OGC）的OpenGIS规范。因此，许多HetuEngine Geospatial功能要求或更准确地说是假设
配置HDFS文件回收站机制 配置场景 在HDFS中，如果删除HDFS的文件，删除的文件将被移动到回收站（trash）中，不会被立即清除，以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件，会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站
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