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场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.txt：数据输入文件 YuanJing,male,10
C结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site.xml”中配置存放查询中间结果的临时目录，如果客户端程序在Linux上执行临时目录就配置Linux上的路径，如果客户端程序在Windows上执行临时目录则配Windows上的路径。 <property>
", e1); } } } } 样例6：main()方法创建一个job，配置相关依赖，配置相关鉴权信息，提交作业到hadoop集群。 public static void main(String[] args) throws
在python3程序代码完成开发后，可以在Windows环境或者上传到Linux环境进行调测，和集群业务平面网络互通时，可以直接在本地进行调测。 操作步骤 参考导入并配置HetuEngine Python3样例工程章节，获取样例代码，获取hetu-jdbc-XXX.jar文件，并复制到自定义目录中。 编辑样
场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.txt：数据输入文件 YuanJing,male,10
者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数据包含两个属性：分别是Int和String类型 配置文件 nettyconnector.registerserver.topic.storage：设置NettySink的IP、端口及并发度信
MRS 2.x及之前版本集群，用户的MRS集群启动Yarn后产生大量作业，占用集群计算资源。 原因分析 集群安全组入口方向的Any协议源地址配置为0.0.0.0/0，导致集群可能遭受了外部网络攻击。 处理步骤 登录MRS集群页面，在“现有集群”中，单击对应的集群名称，进入集群详情页面。
更改Broker单个实例的存储目录需要重新启动实例，该节点Broker实例重启时无法提供服务。 服务参数配置如果使用旧的存储目录，需要更新为新目录。 前提条件 在各个数据节点准备并安装好新磁盘，并格式化磁盘。 已安装好Kafka客户端。 更改Broker单个实例的存储目录时，保持活动的Broker实例数必须大于创建主题时指定的备份数。
如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 请参考修改集群服务配置参数，进入Flume的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后即生效，不需要重启服务。 日志格式 Flume的日志格式如下所示：
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。 对系统的影响 第一次访问Manager和Flink
未自带Sqoop，客户可参考此文档自行安装使用。MRS 3.1.0及之后版本已支持创建集群时勾选Sqoop组件，请创建集群时勾选即可。 本章节仅适用于MRS 3.0.2及MRS 3.0.5版本。 前提条件 已安装MRS客户端的节点，且已安装 jdk环境。 Sqoop1.4.7适配步骤
客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
及所有组件服务管理员的权限。 default 为集群default租户创建的默认角色。拥有Yarn组件default队列的管理权限。非首个安装集群的default租户默认角色为“c<集群ID>_default”。 Manager_administrator_180 FusionInsight
MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例
MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。
IoTDB > 配置”，在搜索框中搜索“SSL”，修改“SSL_ENABLE”参数值为“false”；保存配置后需重启IoTDB服务使配置生效。并修改客户端“客户端安装目录/IoTDB/iotdb/conf”目录下的“iotdb-client.env”文件中的配置：iotdb_ssl_enable="false"。
回答 在下次执行备份或恢复任务前，需要手动清除这些垃圾数据。 安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 使用客户端安装用户，执行source /opt/client/bigdata_env命令配置环境变量。 执行kinit admin命令。 执行zkCli.sh
回答 在下次执行备份或恢复任务前，需要手动清除这些垃圾数据。 安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 使用客户端安装用户，执行source /opt/client/bigdata_env命令配置环境变量。 执行kinit admin命令。 执行zkCli.sh
”。 KerberosConfigPath 访问数据源用户的krb5配置文件，参考配置HetuEngine应用安全认证获取。 KerberosKeytabPath 访问数据源用户的keytab配置文件，参考配置HetuEngine应用安全认证获取。 KerberosCredentialCachePath
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