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ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法，请参见Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients。 指定租户
参数解释： 作业执行进度。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 查询作业exe对象详情请求示例 GET https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/job-exes/{job_exe_id} 响应示例 状态码： 200 查询作业exe对象详情成功。
中设置集群所有节点主机名和业务平面IP地址映射，主机名和IP地址请保持一一对应，可执行以下步骤在hosts文件中导入集群的域名映射关系。 切换至root用户或者其他具有修改hosts文件权限的用户。 su - root 进入客户端解压目录。 cd /tmp/clienttemp/
先删除。 如果在创建索引后将列族TTL更改为较低值，则索引可能会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。
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“WordCountDemo”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.0/src/kafka-examples。
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
yum install -y xz-devel yum install bzip2-devel 下载对应Python版本源码。 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.6/Python-3.6.6.tgz 执行如下命令，解压python源码压缩包，例如下载在“opt”目录下。
参数解释： 作业执行进度。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 查询作业exe对象列表请求示例 GET https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/job-exes?page_size=10¤t_page=1
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
lude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。 table 适用该策略的Spark2x表名称。 如果需要添加基于UDF的策略，可切换为UDF，然后输入UDF的名称。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。
持。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已启用
被删除。 如果在创建索引后将列族TTL更改为较低值，则索引可能会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。
化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query 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
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
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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