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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集
conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark
hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接收数据。接收的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java.lang
TaiShan客户端：OpenJDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS
Impala启用并配置动态资源池 本文介绍如何使用动态资源池控制impala并发。 问题背景 客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
FlinkSQL算子并行度 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 通过CompiledPlan提交的作业，算子的并行度、算子的TTL都以CompiledPlan中的值为准，而不是“flink-conf.yaml”中的值。FlinkSQL支持通过修改作业的CompiledPlan来设置算子并行度。
conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark
conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark
conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark
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TaiShan客户端： OpenJDK：支持1.8.0_272版本 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS
TaiShan客户端：OpenJDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS
并单击“确定”重启服务。 界面提示“操作成功。”，单击“完成”，服务成功启动。 任务示例：添加Hive自定义参数 Hive依赖于HDFS，默认情况下Hive访问HDFS时是HDFS的客户端，生效的配置参数统一由HDFS控制。 例如HDFS参数“ipc.client.rpc.tim
rpc-address.haclusterX1”，值为“目标集群备NameNode实例节点的业务IP:RPC端口”，NameNode RPC端口默认为“25000”。保存配置后需滚动重启Hive服务。 操作步骤 以Hive客户端安装用户登录源端集群安装客户端的节点。 执行以下命令，切换
添加Storm的Ranger访问权限策略 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Storm用户进行相关的权限设置。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建用户需要配置权限的用户、用户组或Role。 页面已启用Ranger鉴权开关，该按钮控制是否启用Ra
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
Impala启用并配置动态资源池 本文介绍如何使用动态资源池控制impala并发。 问题背景 客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site
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