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如果有多线程进行login的操作，当应用程序第一次登录成功后，所有线程再次登录时应该使用relogin的方式。 login的代码样例： private Boolean login(Configuration conf){ boolean flag = false; UserGroupInformation
Physical memory (bytes) snapshot=1595645952 Virtual memory (bytes) snapshot=12967759872 Total committed
upgrade_resetpwdagent privatekey:私钥文件路径 & 例如私钥文件路径为‘/home/omm/MRS_Log4j_Patch/bin/abc.pem’，则执行命令为： nohup sh install.sh upgrade_resetpwdagent privatekey:/ho
Physical memory (bytes) snapshot=1595645952 Virtual memory (bytes) snapshot=12967759872 Total committed
大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。 在MRS 3.2.0-LTS.1及后续版本中，MRS集群内组件默认支持数据防误删策略，即组件用户删除的文件数据并不会直接被删除，而是会保存到OBS文件系统内的用户回收站目录中。 为节省OBS使用空间，需参
class SimpleStringGenerator implements SourceFunction<String> { private static final long serialVersionUID = 2174904787118597072L; boolean
（一天）前写入的数据会被自动归档到冷存储。 冷热分离时间点需大于Major Compaction执行周期，Major Compaction默认执行周期为7天。 取消冷热分离。 alter 'hot_cold_table', {NAME=>'f', COLD_BOUNDARY=>""}
在executor端更新table2表记录 * * @param iterator table1表的partition数据 */ private static void hBaseWriter(Iterator<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>>
在executor端更新table2表记录 * * @param iterator table1表的partition数据 */ private static void hBaseWriter(Iterator<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>>
在executor端更新table2表记录 * * @param iterator table1表的partition数据 */ private static void hBaseWriter(Iterator<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>>
在executor端更新table2表记录 * * @param iterator table1表的partition数据 */ private static void hBaseWriter(Iterator<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>>
sql.hive.convertInsertingPartitionedTable”，用于控制Spark DataSource/Hive逻辑，默认值为“false”即使用Hive逻辑。如需使用Spark DataSource逻辑，需将此配置改为“true”。 配置方法：在“spark-defaults
afka和Hive权限。 根据所用的开发语言安装并配置IntelliJ IDEA及JDK等工具。 已完成Spark2x客户端的安装及客户端网络连接的配置。 对于Spark SQL程序，需要先在客户端启动Spark SQL或Beeline以输入SQL语句。 操作步骤 获取样例工程并
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
IOException => e.printStackTrace() } } } } private def printUsage { System.out.println("Usage: {zkQuorum}") System
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
r/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的session（0x144cb2b3e4b36ae4）与ZooKeepe
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
r/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的session（0x144cb2b3e4b36ae4）与ZooKeepe
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