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hadoopConfiguration) //创建和hbase的连接通道 val connection: Connection = ConnectionFactory.createConnection(hbConf) //声明表的描述信息 val userTable
当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。 Admin Ranger上操作审计信息，例如安全访问策略的创建/更新/删除、组件权限策略的创建/删除、role的创建/更新/删除等。 Login
上去执行的，所以要求此文件在HiveServer节点上。 HiveServer进程是以操作系统上的omm用户启动的，所以要求omm用户对此文件有读权限，对此文件的目录有读、执行权限。 文件的owner需要为执行命令的用户。 当前用户需要对该文件有读、写权限。 要求文件的格式与表指
修改“SimpleJDBCTopology.java”的main()方法中proPath值为1.a复制的“jdbc.properties”文件路径。 图2 proPath路径修改 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 进入IntelliJ IDEA，选择“File
修改“SimpleJDBCTopology.java”的main()方法中proPath值为1.a复制的“jdbc.properties”文件路径。 图2 SimpleJDBCTopology.java路径替换 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 进入IntelliJ
// 创建和hbase的连接通道 Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(hbConf); // 声明表的描述信息 TableName
examples.KafkaWordCount。 当Streaming 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
examples.KafkaWordCount。 当Streaming 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
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming 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 SecurityKafkaWordCount { public static
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming 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 SecurityKafkaWordCount { public static
examples.KafkaWordCount。 当Streaming 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。 object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
examples.KafkaWordCount。 当Streaming 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。 object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
--指定写入的是Hudi表。 'path' = 'obs://XXXXXXXXXXXXXXXXXX/', --指定Hudi表的存储路径。 'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
protocol", protocol)”注释掉。 当Streaming 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。其默认值为“append”。 public class SecurityKafkaWordCount
client.skipTrash.enabled=true”。 以root用户登录集群任一Master节点。 执行如下命令编辑HDFS用到的“hdfs-site.xml”文件。 vim 客户单安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 在hdfs-site
~+∞”分为五个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() { LOG.info("Entering
~+∞”分为五个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() { LOG.info("Entering
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Hive表desc描述过长导致无法完整显示 问题现象 desc描述表过长时，如何让描述显示完整？ 处理步骤 启动Hive的beeline时，设置参数maxWidth=20000即可，例如： [root@192-168-1-18 logs]# beeline --maxWidth=20000
tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
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