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HARunPhase 10_5_89_12 host01 V100R001C01 2019-06-13 21:33:09 active normal
/user/example/output/part-r-0000 输出结果保存在HDFS文件系统中，可以通过命令将其下载到本地进行查看。 例如执行以下命令： hdfs dfs -get /user/example/output/part-r-00000 /opt cat /opt/part-r-00000 “part-r-00000”文件内容如下：
s”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies
s”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies
/opt/presto_examples/conf/user.keytab 在Linux环境下执行运行样例程序。 chmod +x /opt/presto_examples -R cd /opt/presto_examples java -jar presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies
使用root用户登录主OMS节点，修改补丁工具相应权限，切到omm用户下，并解压补丁工具至当前目录。 chown omm:wheel -R /home/omm/MRS_Log4j_Patch.tar.gz su - omm cd /home/omm tar -zxf MRS_Log4j_Patch
println(Bytes.toString(v._1.get()))) println("Length: " + getRdd.map(r => r._1.copyBytes()).collect().length); } finally { sc.stop()
Used%显示项的值是否小于100%减去阈值的差。 是，执行1.e 否，执行3。 在集群节点使用客户端，执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令，确认删除无用的文件。 等待5分钟后，检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行2.a。 对系统进行扩容。 对磁盘进行扩容。
文件或目录路径命令，检查该目录下的文件或目录是否是可以删除的无用文件。 是，执行1.b。 否，执行2.a。 执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令。确认删除无用的文件，等待5分钟后，检查本告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行2.a。 检查系统中的文件数量。 在MRS
py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka
su - root 执行以下命令，进入Flume Agent的安装目录。 cd Flume Agent的安装目录 执行ls -al * -R命令，检查是否所有文件的所有者均是运行Flume Agent的用户。 是，执行3。 否，使用chown命令修改文件属主为运行Flume Agent的用户，执行2
Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 202 创建弹性伸缩策略完成
WebUI查看。 挂载完成后，通过Alluxio统一命名空间，可以无缝地从不同存储系统中交互数据。例如，使用ls -R命令，递归地列举出一个目录下的所有文件。 alluxio fs ls -R / 0 PERSISTED 11-28-2019 11:15:19:719
/opt/presto_examples/conf/user.keytab 在Linux环境下执行运行样例程序。 chmod +x /opt/presto_examples -R cd /opt/presto_examples java -jar presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies
py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka
job_file_list; done 删除过期数据。 cat job_file_list | while read line; do hdfs dfs -rm -r $line; done 清除临时文件。 rm -rf run_job_list job_file_list 父主题： 使用Yarn
println(Bytes.toString(v._1.get()))) println("Length: " + getRdd.map(r => r._1.copyBytes()).collect().length); } finally { sc.stop()
it.map{r => //batching would be faster. This is just an example val result = table.get(new Get(r)) val
/user/example/output/part-r-0000 输出结果保存在HDFS文件系统中，可以通过命令将其下载到本地进行查看。 例如执行以下命令： hdfs dfs -get /user/example/output/part-r-00000 /opt cat /opt/part-r-00000 “part-r-00000”文件内容如下：
py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka
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