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开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境： Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_242，不允许替换。 对于客
使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端，使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-beeline工具创建Spark表table1。
描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能互相序列化ID不一样，建议使用集群自带jar包。 jackson-*.jar 执行Spark程序时报错：
比开源调度器，Superior Scheduler在系统吞吐量、利用率、数据亲和性等方面都有很大提升。 图2 Superior Scheduler性能对比 Superior Scheduler除了提高系统吞吐量和利用率，还提供了以下主要调度功能： 多资源池 多资源池有助于在逻辑上
登录Manager，进入SNMP配置界面。 MRS 3.x及之后版本 登录FusionInsight Manager。 选择“系统 > 对接 > Syslog”。 开启“Syslog服务”开关。 MRS 3.x之前版本 登录MRS Manager，单击“系统设置”。 在“配置”区域
com 运行异步Checkpoint机制样例程序（Scala和Java语言）。 为了丰富样例代码，Java版本使用了Processing Time作为数据流的时间戳，而Scala版本使用Event Time作为数据流的时间戳。具体执行命令参考如下： 将Checkpoint的快照信息保存到HDFS。
开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户
开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户
fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题：
认值即可。 选择推荐的JDK版本，单击“Finish”完成样例工程导入。 工程导入完成后，修改样例工程的“conf”目录下的“clickhouse-example.properties”文件，根据实际环境信息修改相关参数。 MRS 3.1.5之前版本： loadBalancerIPList=
用默认值即可。 选择推荐的JDK版本，单击“Finish”完成导入。 工程导入完成后，修改样例工程的“conf”目录下的“clickhouse-example.properties”文件，根据实际环境信息修改相关参数。 MRS 3.1.5之前版本： loadBalancerIPList=
fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题：
/opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 运行Kudu命令行工具。 直接执行Kudu组件的命令行工具，查看帮助。 kudu -h 回显信息如下： Usage: kudu <command> [<args>] <command>
/opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 运行Kudu命令行工具。 直接执行Kudu组件的命令行工具，查看帮助。 kudu -h 回显信息如下： Usage: kudu <command> [<args>] <command>
index_bootstrap.tasks 采用状态索引写数据需要进行主键唯一性检查，分配具体写入文件，提升该算子并行度提升性能。 写算子索引检测算子调整参数：write.bucket_assign.tasks 非状态计算提升性能的资源优化 Flink计算操作分为如下两类： 无状态计
对于写入到HDFS或者本地的TsFile文件，可以利用TsFile-Hadoop或TsFile-Flink连接器，允许Hadoop或Flink进行数据处理。 对于分析的结果，可以写回成TsFile文件。 IoTDB和TsFile还提供了相应的客户端工具，满足用户以SQL形式、脚本形式和图形形式写入和查看数据的各种需求。
AM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录FusionInsight Manager，具体请参见访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）。然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Hive > 配置
uota会造成HBase故障 使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 HMaster日志中频繁打印出FileNotFoundException信息 ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 使用HBase
导出集群配置”即可导出集群配置至本地。 本操作适用于MRS 2.x及之前版本。 图1 导出集群配置 通过Manager导出集群配置 登录MRS集群Manager管理界面。 选择“集群 > 概览”。 MRS 3.3.0及之后版本的Manager界面中，“集群 > 概览”页面已移除，可直接在“
备份MRS集群组件数据 备份Manager数据（MRS 2.x及之前版本） 备份Manager数据（MRS 3.x及之后版本） 备份CDL业务数据 备份ClickHouse元数据 备份ClickHouse业务数据 备份DBService元数据 备份Doris业务数据 备份Flink元数据
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