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将步骤2中的jar包下载到本地。 将下载的jar包替换到本地JDK目录/opt/Bigdata/jdk/jre/lib/security。 执行cd 客户端安装目录/HBase/hbase/bin命令，进入到HBase的bin目录。 执行sh start-hbase.sh命令，重启HBase组件。
在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir
在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在
在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir
在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在
Spark on yarn-client运行框架 Spark on yarn-client实现流程： 在yarn-client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。yarn-client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用yarn-cluster模式。 客户端
Spark on yarn-client运行框架 Spark on YARN-Client实现流程： 在YARN-Client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。YARN-Client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用YARN-Cluster模式。 客户端
用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户： cd /客户端安装目录 source ./bigdata_env source ./Spark2x/component_env kinit sparkuser
用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户： cd /客户端安装目录 source ./bigdata_env source ./Spark2x/component_env MRS 3.3.0-LTS及
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