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“flume_sChat.jks”是Flume角色服务端的证书库，“flume_sChat.crt”是“flume_sChat.jks”证书的导出文件，“-f”配置项是证书和证书库的密码； “flume_cChat.jks”是Flume角色客户端的证书库，“flume_cChat.crt”是“flume_cChat
coord.application.path Coordinator流程任务在HDFS上的存放路径 start 定时流程任务启动时间 end 定时流程任务终止时间 workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 可以根据业务需要，以“key＝values”的格式自定义参数及值。
coord.application.path Coordinator流程任务在HDFS上的存放路径 start 定时流程任务启动时间 end 定时流程任务终止时间 workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 可以根据业务需要，以“key＝values”的格式自定义参数及值。
CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
ALM-45653 Flink HA证书文件失效 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 Flink首次或者每天01:00:00开始健康检查时，检查当前系统中的HA证书文件是否失效（证书是否存在，证书格式是否正确），如果证书文件失效，产生该告警。证书文件恢复，告警恢复。 告警属性
keytab”文件与“krb5.conf”文件。 生成IoTDB客户端SSL证书 若集群开启了SSL加密传输且本地Windows或Linux环境首次运行IoTDB样例代码，需执行以下操作生成客户端SSL证书。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 切换到IoTDB客户端安装目录，例如：/opt/client。
启动从PgSQL中抓取数据到Hudi任务报错 现象描述 启动从PgSQL中抓取数据到Hudi任务报错：Record key is empty 可能原因 Hudi表主键参数“table.primarykey.mapping”未配置。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务
String>(sendTopic, key, messageStr)); LOG.info("Producer: send " + messageStr + " to " + sendTopic + " with key: " + key); messageCount++;
messageCount); // 此处对于同一线程指定相同Key值，确保每个线程只向同一个Partition生产消息 Integer key = new Integer(sendThreadId);
-u user name:password -X POST -HContent-type:application/json -d '{"plainText":"password"}' 'https://x.x.x.x:28443/web/api/v2/tools/encrypt' 其中user
coord.application.path Coordinator流程任务在HDFS上的存放路径 start 定时流程任务启动时间 end 定时流程任务终止时间 workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 可以根据业务需要，以“key＝values”的格式自定义参数及值。
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"hbase_table", keyCols "key", colsMapping "modify_time=info.modify_time,valid=info.valid"); 在sparksql中创建CarbonData表： create table carbon01(key string,modify_time
master.key”，该配置指定用于生成和验证Token的主密钥。先查看是否已经配置，如果已配置且不为null，则表示Token认证机制是开启的，不用重新配置（重新配置会导致之前生产的Token无法使用）。 参数“delegation.token.master.key”的值为自定
table1 ( key string, cid string ) using org.apache.spark.sql.hbase.HBaseSource options( hbaseTableName "table1", keyCols "key", colsMapping "cid=cf
String>(sendTopic, key, messageStr)); LOG.info("Producer: send " + messageStr + " to " + sendTopic + " with key: " + key); messageCount++;
String>(sendTopic, key, messageStr)); LOG.info("Producer: send " + messageStr + " to " + sendTopic + " with key: " + key); messageCount++;
{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：该列簇使用的压缩算法为SNAPPY。 FAST_DIFF：使用的编码方式为FAST_DIFF。
{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：该列簇使用的压缩算法为“SNAPPY”。 FAST_DIFF：使用的编码方式为“FAST_DIFF”。
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