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/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_sql -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/ -pyarch
MultiComponentExample类： 样例1：类MultiComponentMapper定义Mapper抽象类的Map方法。 private static class MultiComponentMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
执行distcp命令报错如何处理 问题 为何distcp命令在安全集群上执行失败并发生异常？ 客户端出现异常： Invalid arguments:Unexpected end of file from server 服务器端出现异常： javax.net.ssl.SSLException:Unrecognized
MultiComponentExample类： 样例1：类MultiComponentMapper定义Mapper抽象类的map方法。 private static class MultiComponentMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
anager;meta:meta 下载MRS集群日志（MRS 3.x之前版本） 用户已经获取账号对应的Access Key ID（AK）和Secret Access Key（SK）。 用户已经在账号的对象存储服务（OBS）中创建了并行文件系统。 在MRS Manager，单击“系统设置”。
offset) SETTINGS index_granularity = 8192 AS SELECT _topic AS topic, _key AS key, _partition AS partition, _offset AS offset, _timestamp AS timestamp
getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization
所谓的map-side预聚合，说的是在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作，类似于MapReduce中的本地combiner。 map-side预聚合之后，每个节点本地就只会有一条相同的key，因为多条相同的key都被聚合起来了。其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量
offset) SETTINGS index_granularity = 8192 AS SELECT _topic AS topic, _key AS key, _partition AS partition, _offset AS offset, _timestamp AS timestamp
map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和valu
CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization
web.access-control-allow-origin”和“jobmanager.web.allow-access-address”中是否已经添加浏览器所在的计算机IP地址。如果没有添加，可以通过这两项配置项进行添加。例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin:
<name>fs.obs.access.key</name> <value></value> </property> <property> <name>fs.obs.secret.key</name> <value></value> </property> 具体AK,SK等的获取，请参考OBS相关帮助。
offset) SETTINGS index_granularity = 8192 AS SELECT _topic AS topic, _key AS key, _partition AS partition, _offset AS offset, _timestamp AS timestamp
map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和valu
map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和valu
使用Kafka客户端SSL加密 前提说明 客户端使用SSL功能前，必须要保证服务端SSL对应服务功能已经开启（服务端参数“ssl.mode.enable”设置为“true”）。 SSL功能需要配合API进行使用，可参考Kafka安全使用说明章节。 使用说明 Linux客户端使用SSL功能
web.access-control-allow-origin”和“jobmanager.web.allow-access-address”中是否已经添加浏览器所在的计算机IP地址。如果没有添加，可以通过这两项配置项进行添加。例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin:
web.access-control-allow-origin”和“jobmanager.web.allow-access-address”中是否已经添加浏览器所在的计算机IP地址。如果没有添加，可以通过这两项配置项进行添加。例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin:
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