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请从Kafka环境中获取Kafka依赖包。 具体依赖包请查看参考信息。 配置Maven。 参考配置华为开源镜像仓章节描述，增加开源镜像仓地址等配置信息到本地Maven的“setting.xml”配置文件。 修改完成后，在IntelliJ IDEA选择“File > Settings
工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“hcatalog-example”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.
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Hive客户端显示“0: jdbc:hive2://10.172.0.43:21066/>”，表示当前连接的HiveServer节点IP地址为“10.172.0.43”。 创建函数、删除函数或者修改任意数据库。 需要授予“Hive管理员权限”。 操作Hive中所有的数据库和表。
hh24:mi:ss');-- 2020/1218 15:20:05 to_timestamp(string, format) 描述：将字符串按规定格式解析为timestamp。 select to_timestamp('2020-12-18 15:20:05','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
[JSON 'null'] 在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT
用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送到reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImpo
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1.5的存储方式一致，所以Spark2x可以直接读取Spark1
Storm-HDFS开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm和HDFS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 安全模式下登录方式分为两种，票据登录和keytab文件登录，两种方式操作步骤基本一致，票据登录方式为开源提供的能力，后期需要人工
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1.5的存储方式一致，所以Spark2x可以直接读取Spark1
的部分）。每个SQL语句的信息如下表3。 表3 SQL的常用信息 参数 描述 id SQL语句的ID status SQL语句的执行状态，有RUNNING、COMPLETED、FAILED三种 runningJobs SQL语句产生的job中，正在执行的job列表 successedJobs
下的com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
MRS集群用户鉴权策略 安全模式 大数据平台用户完成身份认证后，系统还需要根据实际权限管理配置，选择是否对用户进行鉴权，确保系统用户拥有资源的有限或全部权限。如果系统用户权限不足，需要由系统管理员为用户授予各个组件对应的权限后，才能访问资源。安全模式或者普通模式集群均提供鉴权能力，组件的具体权限项在两种模式中相同。
http.server.session.timeout.secs Spark：修改配置spark.session.maxAge的值 Hive：添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例，等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
2023-09-19 16:20:53,405 | INFO | main | Execute time is 458 ms | com.huawei.clickhouse.examples.Util.exeSql(Util.java:77) 2023-09-19 16:20:53,406 | INFO
2023-09-19 16:20:53,405 | INFO | main | Execute time is 458 ms | com.huawei.clickhouse.examples.Util.exeSql(Util.java:77) 2023-09-19 16:20:53,406 | INFO
http.server.session.timeout.secs Spark：修改配置spark.session.maxAge的值 Hive：添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例，等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
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