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“字符串大小写转换”算子，用于配置已生成的字段通过大小写变换，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要转换大小写的字段 输出：转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换后的字段 配置字符串大小写转换的字段相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
使用Eclipse工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备Eclipse与JDK 准备运行环境 HDFS的运行环境即HDFS客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备HDFS应用运行环境 下载并导入样例工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序，可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包（如mysqlclient-5.8.1.jar），将其保存在Loader服务主备节点的lib路径：“
Flink的JobManager与Yarn的Application Master（简称AM）是在同一个进程下。Yarn的ResourceManager对AM有监控，当AM异常时，Yarn会将AM重新启动，启动后，所有JobManager的元数据从HDFS恢复。但恢复期间，旧的业务不能
使用Python远程连接HDFS的端口失败 用户问题 使用Python远程连接HDFS的端口失败，如何解决？ 问题现象 用户使用Python远程连接HDFS的50070端口失败。 原因分析 HDFS开源3.0.0以下版本的默认端口为50070，3.0.0及以上的默认端口为9870。用户使用的端口和HDFS版本不匹配导致连接端口失败。
“字符串空格清除转换”算子，用于配置已生成的字段通过清除空格，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要清除空格的字段 输出：转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 清除空格的字段 配置字符串空格清除的字段相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。
长度：配置字段长度，字段值实际长度太长则按配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 常量值：配置符合类型的常量值。 map 是 无 数据处理规则 生成指定类型的常量字段。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。
string 是 无 分割后的字段 配置分隔后的字段，可为多个： 位置：分隔后字段的位置。 输出字段名：分隔后的字段名。 map 是 无 数据处理规则 将输入字段的值按指定的分隔符分隔后，依次赋给配置的新字段。 配置分割后字段列数，大于原始数据实际可分割出来的字段列数，当前行成为脏数据。
开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作场景 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS权限，才能运行HDFS样例工程。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如hdfsrole。
文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
是否必填 table 需要查询的表名，支持database.tablename格式。 否 path 需要查询的表的路径。 否 predicate 需要定义的谓语句。 否 order 指定clustering的排序字段。 否 limit 展示查询结果的条数。 否 示例 call s
Spark动态脱敏开启后，配置脱敏列的数据可以参与计算，计算结果输出时不可见，在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递，更大的发挥数据的价值同时，保障数据的隐私性。 使用约束 不支持Hudi表的脱敏。 不支持非SQL使用方法的脱敏。 不支持涉及直接读写HDFS的操作的脱敏。 不支持复杂类型array、map、struct的脱敏。
bigdata_env kinit 组件操作用户（例如developuser） 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quo
问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark Job，Receiver对于Spark是一个普通的任务，但它的生命周期和Spark
YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包（如mysqlclient-5.8.1.jar），将其保存在Loader服务主备节点的lib路径：“
设置此权限，拥有Topic的创建、删除等权限，但是不具备任何Topic的生产和消费权限。 设置用户对Topic的生产权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Kafka > Kafka Topic生产和消费权限”。 在指定Topic的“权限”列，勾选“Kafka生产者权限”。
启配置过期的实例。 操作步骤 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Yarn > 配置”，打开Yarn服务配置页面。 修改配置项“TLS_FLOAT_IP”的值为一个可用的浮动IP（浮动IP与两个TimelineServer实例的业务IP需要在同一个网段），然后选择“保存
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
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