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e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
路径下并修改所属用户/组（chown omm:wheel mysql-connector-java-*.jar）。 HTTP地址。如“https://doris-community-test-1308700295.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/jdbc
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
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${mrs_scale_type}：扩缩容类型，扩容为scale_out，缩容为scale_in ${mrs_scale_node_hostnames}：扩缩容的节点主机名称 ${mrs_scale_node_ips}：扩缩容的节点IP ${mrs_scale_rule_name}：触发扩缩容的规则名 其他
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目录下的所有hadoop文件夹。 对于globStatus，分别匹配每个路径组件的glob模式，而对于其他的，直接匹配glob模式。 https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/org/apache/hadoop/fs/FileSystem
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“SparkHivetoHbase”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.5/src
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快速创建和使用ClickHouse列式数据库集群 操作场景 本入门提供从零开始创建ClickHouse集群并通过集群客户端进行ClickHouse表的创建与查询操作指导。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，独立于Hadoop大数据体系，具有压缩率和极速查询性能。
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创建FlinkServer作业写入数据至ClickHouse表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。
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“SparkStreamingKafka010JavaExample”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.0/src
variables like '%gtid%'命令查看是否开启， 具体开启方法参考MySQL对应版本的官方文档。 （MySQL 8.x版本开启指导请参见https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/replication-mode-change-online-enable-gtids
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