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如“/opt/test”，在IDEA的“target”目录下获取带有“-with-dependencies”的jar包，并将jar包和idea中conf文件夹一同上传到“/opt/test”目录，如： 执行如下命令，配置环境变量并运行jar包： cd 客户端安装路径 source
executors”，该参数设置为一个不为0的正整数。例如： storm jar 拓扑包路径 拓扑Main方法的类名称 拓扑名称 -c topology.eventlogger.executors=X 在Storm UI界面，单击“Topology Summary”区域的指定拓扑名称，打开拓扑的详细信息。 在“Topology
开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： MRS集群的服务端和客户端仅支持自带的Oracle JDK（版本为1.8），不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的，支持Oracle JDK和IBM JDK。 Oracle JDK：支持1.7和1.8版本。 IBM JDK：推荐1
同语言的样例工程，还提供了Streaming、SQL、JDBC客户端程序以及Spark on HBase四种不同场景的样例工程。帮助用户快速了解Spark各部件的编程接口。 请参考场景说明至Scala样例代码章节 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编包并运行Spark应用
该任务指导用户通过Storm业务完整迁移的方式转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 操作步骤 打开Storm业务工程，修改工程的pom文件，增加“flink-storm” 、“flink-core”和“flink-streaming-java_2.11”的引用。如下： <dependency>
最大并发数：根据界面要求设置日志收集时的最大节点并发数量。（MRS 3.3.0及之后版本支持该参数） 单击右上角的设置日志的起始收集时间“开始时间”和“结束时间”。 单击“下载”完成日志下载。 下载的日志压缩包中会包括对应开始时间和结束时间的拓扑信息，方便查看与定位。 拓扑文件以“topo_<拓扑结构变化时间点>
KerberosPrincipal 用于认证的名字，即认证准备Presto应用开发用户中创建的开发用户的用户名。 KerberosConfigPath krb5.conf的路径。 KerberosKeytabPath user.keytab的路径。 presto.preperties样例 user
该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Spark文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的组合（注意如果主机名中出现大写字母要改成小写）。
除外），Manager上非系统默认角色的权限将无法生效，需要通过配置Ranger策略为用户组赋权。 HDFS与Yarn的资源请求在Ranger中的策略条件未能覆盖的情况下，组件ACL规则仍将生效。 设置组件的权限时，每次最大支持1000条权限。 单击“确定”完成。 MRS 2.x及之前版本：
application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
OutOfMemoryError”的错误。 该问题是由于HDFS客户端运行时所需的内存超过了HDFS客户端设置的内存上限（默认为128MB）。可以通过修改“<客户端安装路径>/HDFS/component_env”中的“CLIENT_GC_OPTS”来修改HDFS客户端的内存上限。例如，需要设置该内存上限为1GB，则设置：
版本为47.3.1。 具体软件，请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py
properties文件中kerberos.domain.name配置项的值。 若用户需要对接安全Kafka，则还需要在spark客户端的conf目录下的“jaas.conf”文件中增加“KafkaClient”的配置信息，示例如下： KafkaClient { com.sun.security
设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 获取关系型数据库对应的驱动jar包保存在Loader服务主备节点的lib路径：“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter_8.1.0.1/inst
2024-04-23 解决的问题 MRS 3.2.0-LTS.1.8修复问题列表： 解决Spark JDBCServer在session关闭超时的时候会出现session一直存在的问题。 解决Spark列字段中的子查询带有distinct聚合函数时执行查询语法报错的问题。 解决DataArts
该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Spark文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的组合（注意如果主机名中出现大写字母要改成小写）。
以HetuEngine User和Data Source User键值对的形式配置多个HetuEngine的用户对应上面多个用户的其中一个。当使用不同的HetuEngine用户访问GaussDB时，可对应用不同的GaussDB的用户和密码。 表3 HetuEngine-GaussDB用户映射配置
application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
"root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程，单击运行对应的应用程序工程。或者右键工程，选择“Run
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