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xtended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。 加载雇员信息数据到雇员信息表“employees_info”中。 加载数据代码实现请见加载数据到Hive表中。 雇员信息数据如表1所示：
（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 创建topic的命令格式： bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka
xtended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。 加载雇员信息数据到雇员信息表“employees_info”中。 加载数据代码实现请见加载Hive数据。 雇员信息数据如表1所示。
xtended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。 加载雇员信息数据到雇员信息表“employees_info”中。 加载数据代码实现请见加载数据到Hive表中。 雇员信息数据如表1所示：
FS Action 功能描述 HDFS文件操作节点，支持对HDFS文件及目录的创建、删除、授权功能。 参数解释 FS Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name FS活动的名称 delete 删除指定的文件和目录的标签 move 将文件从源目录移动到目标目录的标签
tition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase shell命令进入HBase命令行。 使用下面的命令创建HBase表： create 'table2','cf1' 开发思路 将要导入的数据构造成RDD。 以HBaseContext的方式操作H
提交的Yarn作业在界面上查看不到如何处理？ 问： 创建完Yarn作业后，以admin用户登录Manager界面查看不到运行的作业。 答： admin用户为集群管理页面用户，检查是否有supergroup权限，通常需要使用具有supergroup权限的用户才可以查看作业。 使用提
WebUI或客户端工具Loader-tool创建好作业后，可使用schedule-tool工具执行作业。 前提条件 完成了Loader客户端的安装与配置，具体操作请参见使用客户端运行Loader作业。 操作步骤 在SFTP服务器的“/opt/houjt/test03”路径中，创建多个以“table1”为前缀，“
WebUI界面查看Spark应用程序运行情况。 本章节指导用户在MRS集群中访问Spark WebUI界面。 前提条件 MRS集群已安装Spark组件，并且正常运行。 已创建具有Spark管理操作权限的用户，用户组添加hadoop、hive、supergroup，主组添加hadoop。 操作步骤 使用具有Spa
/opt/client 执行命令加载环境变量： source bigdata_env source Hudi/component_env kinit 创建的用户 新创建的用户需要修改密码，更改密码后重新kinit登录。 普通模式（未开启kerberos认证）无需执行kinit命令。 多服务场景下，在source
CTBase对接Ranger权限插件，提示权限不足 问题 CTBase访问启用Ranger插件的HBase服务时，如果创建聚簇表，提示权限不足。 报错信息如下： ERROR: Create ClusterTable failed. Error: org.apache.hadoop
问题背景 客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site.xml文件。 打开fair-scheduler.xml文件，添加如下配置。 <allocations>
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 // 用户自定义状态 class
class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{
使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表，可以被将来的查询所引用，视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。 如果视图已经存在，则可选ORREPLACE子句将导致视图被替换，而不会报错。 示例 通过表orders创建一个视图test： CREATE
导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
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