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service=ClientService is hbase/hadoop.<系统域名>@<系统域名> default4021ff4a-9339-4151-a4d0-00f20807e76d column=cf:pCol, timestamp=1505721909388
下。 -Ddelete.qualifier="cf1,cf0:vch,cf0:lng:1000"：表示删除column family cf1中所有列，column family cf0中列为vch的列，column family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase
理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置互信具体操作步骤请参考集群互信管理章节。 多集群互信场景下，以符合跨域访问的用户身份
理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置互信具体操作步骤请参考集群互信管理章节。 多集群互信场景下，以符合跨域访问的用户身份
安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息。 场景一：准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。 下载并解压客户端软件包。 MRS 3.3.0之前，登录FusionInsight
-Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1:cq1,cf1:cq2,cf1:cq3,cf1:cq4,cf1:cq5 table1 /hperson 其中：table1为HBase表名，/hperson为csv文件存放的路径。
下。 -Ddelete.qualifier="cf1,cf0:vch,cf0:lng:1000"：表示删除column family cf1中所有列，column family cf0中列为vch的列，column family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase
成对应服务的业务中断。 配置跨集群互信后，互信的集群中均会增加Kerberos内部用户“krbtgt/本集群域名@外部集群域名”、“krbtgt/外部集群域名@本集群域名”，用户不能删除。 针对MRS 2.x及之前版本，密码默认为“Crossrealm@123”。 MRS 3.x
'4', 'cf:cid', '0' put 'table1', '5', 'cf:cid', '0' put 'table1', '6', 'cf:cid', '0' put 'table1', '7', 'cf:cid', '0' put 'table1', '8', 'cf:cid'
-Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1:cq1,cf1:cq2,cf1:cq3,cf1:cq4,cf1:cq5 table1 /hperson 其中：table1为HBase表名，/hperson为csv文件存放的路径。
索引：IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2];cf2:[q2->datatype] 正确的写操作： Put put = new Put(Bytes.toBytes("row")); put.addColumn(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes
index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->datatype]#IDX2=>cf1:[q5]' 构建索引 TableIndexer -Dtablename
WordCounter bolt = new WordCounter(); //HbaseMapper，用于解析tuple内容 SimpleHBaseMapper mapper = new SimpleHBaseMapper()
add='idx1=>cf1:[c1->string],[c2]#idx2=>cf2:[c1->string],[c2]#idx3=>cf1:[c1];cf2:[c1]' -Dindexspecs.covered.family.to.add='idx2=>cf1' -Dindexspecs
index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->datatype]#IDX2=>cf1:[q5]' 构建索引 TableIndexer -Dtablename
<VAR_NAME>=<var_value>”选项自定义一个变量，在启动spark-beeline时不会报错，但在SQL语句中用到变量<VAR_NAME>时会报无法解析<VAR_NAME>的错误。 举例说明，场景如下： 执行以下命令启动spark-beeline： spark-beeline --hivevar
user.principal=spark/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 其中“<server_IP>:<server_Port
r.principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 其中“<server_IP>:<server_Por
Socket Reader #1 for port 8032 | Auth successful for mapred/hadoop.<系统域名>@<系统域名> (auth:KERBEROS) | Server.java:1388 2016-07-21 16:35:27,105 | INFO
e表： create 'HBaseSourceExampleTable','rowkey','cf1','cf2','cf3','cf4','cf5','cf6','cf7', 'cf8' 开发思路 创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中
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