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对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM JDK：支持1.8.5.11版本。 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
对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM JDK：支持1.8.5.11版本。 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
选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置”，在搜索框中搜索“sasl.enabled.mechanisms”，为该参数值增加“PLAIN”，单击“保存”保存配置，并重启Kafka服务使配置生效： 再在CDL WebUI界面配置使用MRS Kafka作为源端的thirdpa
选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置”，在搜索框中搜索“sasl.enabled.mechanisms”，为该参数值增加“PLAIN”，单击“保存”保存配置，并重启Kafka服务使配置生效： 再在CDL WebUI界面配置使用MRS Kafka作为源端的thirdpa
<resource> <directory>src/main/resources/</directory> <filteri
/json -d '{"plainText":"password"}' 'https://x.x.x.x:28443/web/api/v2/tools/encrypt' 其中user name:password分别为当前系统登录用户名和密码；"plainText"的passwor
单击“Maven home directory”右侧的下拉菜单，选择Maven的安装路径。 单击“Apply”并单击“OK”。 在“src\main\resources”路径下找到“application.properties”配置文件，在该文件中新增以下内容： 执行GaussDB（DWS）样例
新建作业”，创建作业。 选择“类型”为“Flink Jar”，输入待创建的作业名称，选择作业类型，单击“确定”开始进行作业配置。 上传1生成的Jar包，“Main Class”选择“指定”，并在下面的类名填写要执行的类，然后单击“提交”。 例如，“com.huawei.bigdata.iotdb.
单击“Maven home directory”右侧的下拉菜单，选择Maven的安装路径。 单击“Apply”并单击“OK”。 在“src\main\resources”路径下找到“application.properties”配置文件，在该文件中新增以下内容： 执行GaussDB（DWS）样例
"JDBC_LOOKUP_BOLT"; @SuppressWarnings ("unchecked") public static void main(String[] args) throws Exception{ //connectionProvider配置
修改如下参数值，切换JDBCServer实例至多实例模式： 参数名称 值 spark.scheduler.allocation.file #{conf_dir}/fairscheduler.xml spark.thriftserver.proxy.enabled false 保存配置，重启Spark服务。
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server
Base64.getEncoder().encodeToString(tokens); } public static void main(String[] args) throws IoTDBConnectionException, StatementExecutionException
信息。 例如，Jar包中包含两个不同路径下的“storm.yaml”文件，系统显示以下信息： Exception in thread "main" java.lang.ExceptionInInitializerError at com.XXX.example.WordCountTopology
Set[String]() def eval(item: String): Boolean = { val exist = items.contains(item); if (!exist) { items.add(item) } exist }
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常
--yarnapplicationId <arg>：绑定YARN session。 -h：获取帮助。 查询集群中运行的程序。 flink stop -d,--drain：在触发savepoint和停止作业之前，发送MAX_WATERMARK。 -p,--savepointPath <savepointP
Admin和DFSColocationClient实例，在进行创建group等操作前需获取实例。 public static void main(String[] args) throws IOException { init(); dfsAdmin = new
--yarnapplicationId <arg>：绑定YARN session。 -h：获取帮助。 查询集群中运行的程序。 flink stop -d,--drain：在触发savepoint和停止作业之前，发送MAX_WATERMARK。 -p,--savepointPath <savepointP
灾任务失败。 Yarn资源池可用资源指标异常，导致弹性伸缩触发异常。 Yarn ResourceManager长时间运行后发现大量ContainerIdPBImpl对象占用内存，可能是内存泄漏。 HDFS客户端leaserenewer线程泄漏。 HDFS重启后权限属性丢失，导致数据无法读取。
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