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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
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LOG.info("Status Code : " + statusCode); if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) { LOG.info("Request failed! " + response.getStatusLine());
/user/hbase/t1 hdfs://192.168.40.2:8020/user/hbase/t1 使用备集群HBase表用户,在备集群中导入数据。 在备集群HBase shell界面,使用“hbase”用户执行以下命令保持写数据状态: set_clusterState_active
ver principle的一部分来使用,导致认证失败。 处理步骤 librdkafka具体修改步骤: librdkafka源码地址:https://github.com/edenhill/librdkafka。 在src/rdkafka_conf.c文件中增加sasl.kerberos
查看执行结果。 释放资源:如果您在完成实践后不需要继续使用MRS集群,请及时清理资源以免产生额外扣费。 准备工作 注册账号并实名认证。 在创建MRS集群之前,请先注册华为账号并开通华为云,进行实名认证。 如果您已开通华为云并进行实名认证,请忽略此步骤。 请您保证账户有足够的资金,
业名称,单击操作列的“启动”,等待作业启动。 观察数据传输是否生效,例如在MySQL数据库中对作业中指定的表进行插入数据操作,查看Hudi导入的文件内容是否正常。 父主题: 创建CDL作业
information. 客户端机器必须安装有setuptools,版本为47.3.1。 具体软件,请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上,解压
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2,详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
on等语言进行程序开发,推荐用户使用Java语言进行Kudu应用程序开发。 Kudu采用的接口与Apache Kudu保持一致,请参考https://kudu.apache.org/apidocs/。 父主题: Kudu应用开发概述
问服务的可控制,在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性: 数据文件加密机制。 开源社区的Hive特性,请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/designdocs。 常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java
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以root用户登录待安装MySQL客户端的节点。 执行以下命令查看MySQL客户端依赖库ncurses-libs的版本: rpm -qa | grep ncurses 从https://downloads.mysql.com/archives/community/下载MySQL客户端对应的软件包,建议安装8.x版本,以Red
arkSubmit,通过接口查询作业列表信息时作业类型请选择SparkSubmit。 HiveScript HiveSql DistCp,导入、导出数据。 SparkScript SparkSql Flink 默认取值: 不涉及 job_name 是 String 参数解释: 作业名称。
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
Scan中新增反向扫描方法设置isReversed()和setReversed(boolean reversed)。 HBase 0.98到1.0的API变更,请参考:https://issues.apache.org/jira/browse/hbase-10602。 HBase 1.0 建议不要使用org.apache
(app_id, region) TTL create_time + toIntervalMonth(12); TTL详细使用见官网链接: https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/me
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Flink在当前版本中重点构建如下特性: DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 其他特性继承开源社区,不做增强,具体请参考:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/。 Flink结构 Fl
/user/hbase/t1 hdfs://192.168.40.2:8020/user/hbase/t1 使用备集群HBase表用户,在备集群中导入数据。 在备集群HBase shell界面,使用“hbase”用户执行以下命令保持写数据状态: set_clusterState_active