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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 202 请求成功 400 请求失败 错误码 请参见错误码。 父主题：
状态码： 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 connector_id String 参数解释： 数据连接创建成功后系统返回的数据连接ID值。 取值范围： 不涉及 请求示例 创建mysql数据连接 /v2/ac66f1a5-e8f4-4399-8ec6-2c8cb1
clients.NetworkClient) Producer采用21005端口来访问Kafka，21005为非安全端口。 通过客户端命令查看topic的ACL权限设置信息。 [root@10-10-144-2 client]# kafka-acls.sh --authorizer-properties
success to delete path /user/hdfs-examples 查看HDFS日志获取应用运行情况 您可以查看HDFS的namenode日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： 调测HDFS应用
点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值 示例： JAVA_OPTS="-Xms2G -Xmx4G
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
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
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
scala) 通过Manager查看Kafka服务是否处于正常状态。 检查客户端命令中ZooKeeper地址是否正确，访问ZooKeeper上所存放的Kafka信息，其路径（Znode）应该加上/kafka，发现配置中缺少/kafka： [root@10-10-144-2 client]#
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： Connected to the target
通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即logs目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： Connected to the target
通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： Connected to the target
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