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级别 描述 FATAL FATAL表示系统运行的致命错误信息。 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示系统及系统调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
Ticket）。 Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用
StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings); //基于EventTime进行处理 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
如果Hive UDF入参为null，系统调用Hive UDF将直接返回null，不会解析null作为入参的Hive UDF逻辑，这可能导致处理null值的Hive UDF执行结果与Hive执行结果不一致。 需要在maven工程中添加hive-exec-3.1.1的依赖，可从Hive服务安装目录下获取。
/srv/BigData/hadoop/data1/flume/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
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容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
| kafka.authorizer.logger (SimpleAclAuthorizer.scala:170) 解决方法参考3。 解决办法 配置自定义配置“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为“true”，重启Kafka服务。 采用具有权限用户登录。
意的操作的攻击方法。 安全加固：现有请求修改的接口有2个post，1个delete，其余均是get请求，非get请求的接口均已删除。 异常处理： 适用于MRS 3.x及之后版本。 说明：应用程序出现异常时，捕获异常，过滤返回给客户端的信息，并在日志中记录详细的错误信息。 安全加固
参数解释： 单个引导操作脚本的运行状态。 约束限制： 不涉及 取值范围： PENDING：挂起 IN_PROGRESS：处理中 SUCCESS：处理成功 FAILURE：处理失败 默认取值： 不涉及 action_stages 否 Array of strings 参数解释： 选择引导操作脚本执行的时间。
使用flink_admin登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL流作业，在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL，执行SQL校验通过后，启动作
使用HBase客户端创建表操作案例可参考使用HBase客户端创建表，该视频以关闭Kerberos认证的MRS 3.1.0版本集群为例，介绍MRS集群创建成功后，如何使用HBase客户端创建表，往表中插入数据及修改表数据等操作。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 步骤一：创建MRS集群
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置，并启动作业。需勾选“基
Spark常用配置参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置Spark参数。 配置Stage失败重试次数
DistCp完成操作。主备集群请选择安装相同版本的MRS软件版本并安装集群系统。 DistCp使用Mapreduce来影响数据的分布、异常处理及恢复和报告，此工具会把指定列表中包含的多个源文件和目录输入不同的Map任务，每个Map任务将复制列表中指定文件对应分区的数据。 使用Di
brokers格式为brokerIp:9092。 <checkPointDir>指应用程序结果备份到HDFS的路径，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 Spark Streaming Write To Kafka代码样例 bin/spark-submit --master yarn
本功能主要通过在TRSP中添加attach region的方式，利用一个TRSP将一个RegionServer所有的Region进行恢复处理，RegionServer也将进行Region的批量open/close并一次性全部上报给HMaster。 该特性只支持将Region恢复
业。 所有示例中涉及的OBS路径、样例文件及终端节点和AKSK，请提前准备并在提交请求时根据实际情况替换。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions
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