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} [1]此处hadoopDomain为保存用户凭证和其中一个集群的配置文件目录名称，该目录相对路径为hbase-example/src/main/resources/hadoopDomain，可根据需要进行变更。 [2]此处hadoop1Domain为保存另一个集群配置
var total = 0L // window算子的实现逻辑，即：统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[SEvent], out: Collector[Long]):
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Hive开源增强特性：支持基于HTTPS/HTTP协议的REST接口切换 WebHCat为Hive提供了对外可用的REST接口，开源社区版本默认使用HTTP协议。 MRS Hive支持使用更安全的HTTPS协议，并且可以在两种协议间自由切换。 Hive开源增强特性：支持开启Transform功能
--yarnapplicationType <arg>：为Yarn application自定义类型。 -yD <arg>：动态参数配置。 -yd,--yarndetached：以分离模式启动。 -yh,--yarnhelp：获取yarn帮助。 -yid,--yarnapplicationId
--yarnapplicationType <arg>：为Yarn application自定义类型。 -yD <arg>：动态参数配置。 -yd,--yarndetached：以分离模式启动。 -yh,--yarnhelp：获取yarn帮助。 -yid,--yarnapplicationId
spark.examples.FemaleInfoCollection： 样例：类CollectMapper val spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some
http://10.120.169.53:23011 which is the app master GUI of application_1468986660719_0045 owned by spark | WebAppProxyServlet.java:393 2016-07-21 16:36:02
HBase表中的单行记录所需权限 集群认证模式 用户所需权限 安全模式 “SELECT”、“INSERT”和“DELETE” 普通模式 无 操作步骤 以Hive客户端安装用户登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录，配置环境变量并认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env
发布日期 MRS 3.2.0-LTS.1 2023年4月28日 更新内容 服务模块 主要变更点 ClickHouse 升级到22.3.2.2版本。 ClickHouse支持多租户，通过CPU优先级和内存限额分配资源。 Flink 升级到1.15.0版本。 FlinkServer支持审计日志。
抢占任务可精简队列中的job运行并提高资源利用率，由ResourceManager的capacity scheduler实现，其简易流程如下： 假设存在两个队列A和B。其中队列A的capacity为25%，队列B的capacity为75%。 初始状态下，任务1发送给队列A，此任务需要75%的集群资源。之
从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir
为MRS集群开放安全组规则。 在集群Master节点和Core节点的安全组添加安全组规则使弹性云服务器可以访问集群，若集群为安全集群则需要同时将UDP的21731、21732端口和TCP的21730、21731、21732及Hive的HiveServer实例端口和ZooKeeper服务的端口添加在
ommdba用户密码不支持在备管理节点修改，否则集群无法正常工作。只需在主管理节点执行修改操作，无需在备管理节点操作。 执行以下命令，切换用户。 sudo su - omm 执行以下命令，切换目录。 cd $OMS_RUN_PATH/tools 执行以下命令，修改ommdba用户密码。 mod_db_passwd
在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application has not requested more than the maximum memory capability of
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一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。
jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。 下面列出producer和consumer，以及Flink Stream SQL Join使用主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink
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在左边导航上选择“Editor > File Encodings”，在“Project Encoding”和“Global Encoding”区域，设置参数值为“UTF-8”，单击“Apply”后，单击“OK”，如图1所示。 图1 设置IntelliJ IDEA的编码格式 设置工程JDK。
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