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以root用户登录待安装MySQL客户端的节点。 执行以下命令查看MySQL客户端依赖库ncurses-libs的版本： rpm -qa | grep ncurses 从https://downloads.mysql.com/archives/community/下载MySQL客户端对应的软件包，建议安装8.x版本，以Red
键值对集合，包含oozie返回的作业运行信息。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 MapReduce作业请求示例 POST https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/jobs/submit-job { "job_type" : 1,
endpoint-name.secret_access_key OBS sk，获取方法请参考如何获取访问密钥AK/SK 对于OBS直接分享出来的URL，一般是带HTTPS的，如果不能直接访问，请按如下步骤修改配置。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ClickHouse
'{print $2}' | awk -F 'fusioninsight' '{print $1}' 使用“su - Flume安装用户”命令切换到Flume安装用户，执行cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/命令，进入Flume的配置目录。
n 在FusionInsight Manager管理界面，选择“集群 > 服务 > HDFS > 实例”，单击指定的DataNode实例并切换到“实例配置”页签。 将配置项“dfs.datanode.data.dir”从默认值“%{@auto.detect.datapart.dn
udf/data/externalFunctions”，单击上传UDF函数包。 使用HDFS命令行上传。 登录HDFS服务客户端所在节点，切换到客户端安装目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
Flink在当前版本中重点构建如下特性： DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 其他特性继承开源社区，不做增强，具体请参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/。 Flink结构 Fl
n 在FusionInsight Manager管理界面，选择“集群 > 服务 > HDFS > 实例”，单击指定的DataNode实例并切换到“实例配置”页签。 将配置项“dfs.datanode.data.dir”从默认值“%{@auto.detect.datapart.dn
jar，将获取的包上传到/opt/client/Hbase/hbase/lib目录下。 执行Jar包。 在Linux客户端下执行Jar包的时候，需要用安装用户切换到客户端目录： cd $BIGDATA_CLIENT_HOME/HBase/hbase “$BIGDATA_CLIENT_HOME”指的是客户端安装目录。
nv MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 kinit sparkuser 上传CSV中的文件到HDFS的“/data”目录：
Manager，选择“服务管理 > KrbServer > 实例”，查看两个KerberosServer部署主机的“管理IP”。 单击“服务配置”，将“基础配置”切换为“全部配置”并在左侧导航树上选择“KerberosServer > 端口”，查看“kdc_ports”的值，默认值为“21732”。 单
presto-examples/conf/presto.properties * should be set. More details please refer to https://prestodb.io/docs/0.215/installation/jdbc.html. */ private static void
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
记录ZooKeeper角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况，准备好客户端，参考使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/client/Kafka/kafka/bin”。 cd /opt/client/Kafka/kafka/bin
定名称。在本地选择2获取的“user.keytab”文件。 user.keytab 单击“确定”。 登录集群客户端所在节点，执行以下命令，切换到客户端安装目录并认证用户。 cd /opt/client source bigdata_env kinit HetuEngine组件操作用户
ize”中添加4.b获取的参数值，如下图所示： 保存并重启ClickHouse服务。 以客户端安装用户，登录客户端所在节点。 执行以下命令切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令认证当前用
"stdout" : "https://XTJ-224:8044/node/containerlogs/container_1478570725074_0049_01_000002/admin/stdout?start=-4096", "stderr" : "https://XTJ-
{客户端安装目录}/Hudi/hudi/bin/ ./hudi-cli.sh 即可执行各种Hudi命令，执行示例（仅部分命令，全部命令请参考Hudi官网：https://hudi.apache.org/docs/quick-start-guide/）： 查看帮助： help //查看hudi-cli的所有命令
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
120.16.170";[1] String securityModeUrl = new StringBuilder("https://").append(restHostName).append(":21309").toString(); String
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