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环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上 运行任务 在运行样例程序时需要指定 <kafkaBootstrapServers>
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
system.processes ORDER BY query_id; 是，操作结束。 否，执行4。 检查SQL语句执行是否耗时较长 查看告警对象所属的逻辑集群。登录Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 逻辑集群 > 查询管理 > 正在进行的慢查询”
REGION>")) .build(); BatchDeleteJobsRequest request = new BatchDeleteJobsRequest(); request.withClusterId("{cluster_id}");
编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark on
命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。
环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark on
如果使用的是Windows云服务器，并且与集群的网络是通的，则无需配置EIP。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”。 选择任一节点，将该节点对应的EIP填入主机框中（如果使用的是Windows云服务器，并且与集群的网络
global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='t1' -Dindexspecs.to.add='idx1=>cf1:[q1],[q2]' 创建索引2：hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex
命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。
在Hive表的元数据信息界面，单击右上角的可导入数据，单击可浏览数据，单击可查看表文件的位置信息。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作
0普通模式（未开启Kerberos认证）集群。 表1 ClickHouse支持的权限管理对象 资源列表 是否集成 备注 数据库 是（一级） - 表 是（二级） - 视图 是（二级） 与表一致 表2 资源权限列表 资源对象 可选权限 备注 数据库（DATABASE） CREATE CREATE
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
yaml”文件各参数是否配置正确。 对于开启Kerberos认证的集群配置项包括Kerberos的keytab、principal等。 从KDC服务器上下载用户keytab，并将keytab放到Flink客户端所在主机的某个文件夹下(例如/home/flinkuser/keytab)。
如需添加多个参数，请单击右侧增加。 例如作业需要通过AK/SK方式访问OBS，增加以下服务配置参数： fs.obs.access.key：访问OBS的密钥ID。 fs.obs.secret.key：访问OBS与密钥ID对应的密钥。 - 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。
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