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registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 numberOfSubscribedJobs：为订阅本NettySink的作业数量，该数量必须是明确的，只有当所有订阅者都连接上NettySink，NettySink才发送数据。 NettySource算子 Class
registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 numberOfSubscribedJobs：为订阅本NettySink的作业数量，该数量必须是明确的，只有当所有订阅者都连接上NettySink，NettySink才发送数据。 NettySource算子 Class
参数解释： 返回结果中每页显示条数。 约束限制： 不涉及 取值范围： ≥1 默认取值： 10 offset 否 Integer 参数解释： 表示作业列表从该偏移量开始查询。 约束限制： 不涉及 取值范围： ≥1 默认取值： 1 node_name 否 String 参数解释： 指定节点名称，支持模糊搜索。
HDFS/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/client/conf 准备MRS应用开发用户时获取的keytab文件也需放置于该目录下，主要配置文件说明如表2所示。 表2 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置HDFS详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。
ython的UDF函数。 下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive
registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 numberOfSubscribedJobs：为订阅本NettySink的作业数量，该数量必须是明确的，只有当所有订阅者都连接上NettySink，NettySink才发送数据。 NettySource算子 Class
支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表 支持的Join类型 说明 Static Static 全部类型
root@客户端节点IP地址:/opt/Bigdata/client/conf 准备MRS应用开发用户时获取的keytab文件也需放置于该目录下，主要配置文件说明如表2所示。 表2 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置HDFS详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。
如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予权限。所以根据Hive使用场景的不同，用户需要的权限可能也不相同。 表1 Hive使用场景 主要场景 用户需要的权限 使用Hive表、列或数据库 使用其他用户创建的Hive表、列或数据库，不同的场景需要不同的Hive权限，例如： 创建表，需要“建表”。
务场景需求确认是否需要配置委托。集群的Hadoop、Hive、Spark、Presto、Flink组件支持该功能。通过IAM委托对接OBS主要操作如下： 创建具有访问OBS权限的ECS委托 创建存算分离集群 创建OBS文件系统用于存放数据 配置生命周期规则 创建具有访问OBS权限的ECS委托
ython的UDF函数。 下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive
Records处理： 为了使数据处理应用程序为用户增值，不可避免地需要对数据进行某种程度的集成。在大多数情况下，数据质量问题源于生成源数据的上游（主要）系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data： 按照原始数据加载所有数据，之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中，可以清理或擦除Bad
Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TE
registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 numberOfSubscribedJobs：为订阅本NettySink的作业数量，该数量必须是明确的，只有当所有订阅者都连接上NettySink，NettySink才发送数据。 NettySource算子 Class
sqoopInstanceCheck.log Loader实例健康检查日志 审计日志 default.audit Loader操作审计日志（例如：作业的增删改查、用户的登录）。 tomcat日志 catalina.out tomcat的运行日志 catalina. <yyyy-mm-dd
erver服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的JDBCServer服务。 多主实例模式相比主备模式的HA方案，优势主要体现在对以下两种场景的改进。 主备模式下，当发生主备切换时，会存在一段时间内服务不可用，该段时间JDBCServer无法控制，取决于Yarn服务的资源情况。
如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予权限。所以根据Hive使用场景的不同，用户需要的权限可能也不相同。 表1 Hive使用场景 主要场景 用户需要的权限 使用Hive表、列或数据库 使用其他用户创建的Hive表、列或数据库，不同的场景需要不同的Hive权限，例如： 创建表，需要“建表”权限。
例如客户端安装在主管理节点中，安装目录为“/opt/client”。 准备集群配置文件 集群创建成功后，登录FusionInsight Manager创建用于提交Flink作业的集群用户。 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，在新增用户界面创建一个人机用户，例如sparkuser。 “用户组”需加入“
租户资源占比=租户权重/同级别租户总权重之和。 最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源
Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user
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