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含“创建”和“查询”权限，表和列包含“查询”、“插入”、“UPDATE”和“删除”权限。SparkSQL中还包含拥有者权限“OWNERSHIP”和Spark管理员权限“管理”。 数据文件权限，即HDFS文件权限 SparkSQL的数据库、表对应的文件保存在HDFS中。默认创建的数
MrsObsCredentialsProvider：通过MRS云服务委托获取凭证。 com.obs.services.EcsObsCredentialsProvider：通过ECS云服务获取AK/SK信息。 com.obs.services.BasicObsCredentialsProvi
含“创建”和“查询”权限，表和列包含“查询”、“插入”、“UPDATE”和“删除”权限。SparkSQL中还包含拥有者权限“OWNERSHIP”和Spark管理员权限“管理”。 数据文件权限，即HDFS文件权限 SparkSQL的数据库、表对应的文件保存在HDFS中。默认创建的数
用户表必须存在。 indexspecs.to.add中指定的索引不能已存在于表中。 indexnames.to.build中指定的索引名称必须已经存在于表中，或者应该是indexspecs.to.add的一部分。 在执行前面的命令之后，indexspecs.to.add中指定的所有索
在MRS管理控制台，单击集群名称，进入MRS集群详情页面失败。 原因分析 用户MRS集群选的是企业项目A（包含MRS FULLACCESS和ECS FULLACCESS权限）。 VPC选的是企业项目B。 安全组选的是企业项目A。 IAM这边加入的组没有任何权限设置。 经过分析用户的VPC企业项目B里缺少vpc
用户表必须存在。 indexspecs.to.add中指定的索引不能已存在于表中。 indexnames.to.build中指定的索引名称必须已经存在于表中，或者应该是indexspecs.to.add的一部分。 在执行前面的命令之后，indexspecs.to.add中指定的所有索
正式编写脚本前，您需要将所需安装包、配置包的所有相关文件都上传到同Region的OBS文件系统中。 因为不同Region间有网络隔离，MRS虚拟机无法下载其他Region上的OBS文件。 脚本中如何从OBS文件系统下载文件。 您可以在脚本中指定从OBS下载需要的文件。如果将文件上传到私有文件系统，需要用hadoop
MrsObsCredentialsProvider：通过MRS云服务委托获取凭证。 com.obs.services.EcsObsCredentialsProvider：通过ECS云服务获取AK/SK信息。 com.obs.services.BasicObsCredentialsProvi
文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUp
文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUp
setProperty("java.security.krb5.conf", KRB); LoginUtil.login(PRINCIPAL, KEYTAB, KRB, conf); } // 初始化Job任务对象。 Job job = Job.getInstance(conf
文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUp
文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUp
级，导致开源Kylin与MRS 1.9.3版本进行对接时存在Jetty版本的兼容性问题。 按以下步骤进行操作可以完成部署和对接。 在一个ECS节点进行MRS Client安装，具体请参考集群外节点使用MRS客户端。本操作以MRS客户端安装路径为“/srv/client/”为例进行说明。
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
Streaming 状态操作 Scala SparkOnHudiJavaExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Java SparkOnHudiPythonExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Python SparkOnHudiScalaExample 使用Spark执行Hudi基本操作
SparkRExample 安装SparkR R SparkOnHudiJavaExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Java SparkOnHudiPythonExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Python SparkOnHudiScalaExample 使用Spark执行Hudi基本操作
I性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class JavaDstreamKafkaWriter {
I性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class JavaDstreamKafkaWriter {
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