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bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka。 //producer代码 public class WriteIntoKafka { public static void main(String[] args) throws Exception
name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录
下所示： 2016-11-22 23:58:03,694 | WARN | [qtp55429210-232] | /history/application_1479662594976_0001/stages/stage/ | org.sparkproject.jetty.servlet
在关系列表的“操作”列可以对已添加的关系进行编辑和删除。 对于没有配置在OBS权限控制的用户，且没有配置AK、SK时，将以集群配置的委托在“对象存储服务”项目下所拥有的权限访问OBS。 无论用户是否配置OBS权限控制，只要配置AK、SK时，将以AK、SK的权限访问OBS。 映射关系的修改、创建、删除需要用户有Security
clickhouse-to-OBS”。 配置AK/SK的方式获取OBS访问凭据。 参数 参数说明 storage_configuration.obs.obs_user_ak 访问IAM用户（前提条件中创建的用户）的AK。 参考6获取AK信息。 storage_configuration
添加GAUSSDB数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加GaussDB类型的JDBC数据源。 添加GAUSSDB数据源前提条件 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接
ntext SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option", "some-value")
ntext SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option", "some-value")
ntext SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option", "some-value")
下所示： 2020-11-22 23:58:03,694 | WARN | [qtp55429210-232] | /history/application_1479662594976_0001/stages/stage/ | org.sparkproject.jetty.servlet
根据告警“定位信息”中的任务名找到失败任务，查找并记录失败作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application ID” 是，执行4。 否，执行6。 单击失败作业application ID进入作业界面。 单击作业“Logs”
DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class KafkaWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception {
ConsumerMultThread类的run方法中，用于实现对指定Topic的并发消费。 代码样例 /** * 启动多线程并发消费Consumer。 */ public void run() { LOG.info("Consumer: start."); Properties props
ConsumerMultThread类的run方法中，用于实现对指定Topic的并发消费。 代码样例 /** * 启动多线程并发消费Consumer。 */ public void run() { LOG.info("Consumer: start."); Properties props
DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class KafkaWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception {
该任务。 可能原因 执行MapReduce任务需要较长时间。但指定的时间少于所需的执行时间。 处理步骤 检查时间是否正确设置。 把“-Dapplication.timeout.interval”设置成较大的值，或者不对参数进行设置。查看MapReduce任务是否能成功执行。 是，执行2
enable”，查看该参数的值是否为“false”。 若为“false”，表示当前Hive已开启MetaStore功能；若为“true”，表示当前Hive已开启LakeFormation，未使用MetaStore功能。 父主题： FlinkSQL Connector开发规范
流程文件名 start 流程开始节点 end 流程结束节点 action 实现具体业务动作的节点（可以是多个） 样例代码 <workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:1.0" name="data_load"> <start to="copyData"/>
流程文件名 start 流程开始节点 end 流程结束节点 action 实现具体业务动作的节点（可以是多个） 样例代码 <workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:1.0" name="data_load"> <start to="copyData"/>
根据告警“定位信息”中的任务名找到失败任务，查找并记录失败作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application ID” 是，执行4。 否，执行6。 单击失败作业application ID进入作业界面。 单击作业“Logs”
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