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Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Kafka的客户端程序当前推荐使用java语言进行开发，可使用IntelliJ IDEA工具开发。 Kafka的运行环境即Kafka客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图2 maven工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean compile命令进行编译。
参考2登录ClickHouse节点（4获取的节点IP），执行以下语句，其中database_name和table_name为分布式表对应本地表的库名和表名， select name,type from system.columns where database='database_name' and table='table_name'
ldap userDNPattern 例如：cn=%s,ou=People,dc=huawei,dc=com - - --ldap_passwords_in_clear_ok 如果设置为true，将允许ldap密码在网络上明文发送(不含TLS/SSL)。 false true或false
e，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器
e，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器
se，通过HBaseContext的foreachPatition接口将数据并发写入HBase中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
还需确保该目录下已存在HBase访问多个ZooKeeper样例程序所需的“zoo.cfg”和“jaas.conf”文件。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后，需要在IntelliJ IDEA配置JDK。 打开IntelliJ IDEA，选择“Configure”。 图1 Quick Start
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于
进行控制。 Flink不涉及如客户端存储、WebWorker、WebRTC、WebSocket等安全风险。 安全声明 Flink的安全都为开源社区提供和自身研发。有些是需要用户自行配置的安全特性，如认证、SSL传输加密等，这些特性可能对性能和使用方便性造成一定影响。 Flink作
(options_list) ] 参数描述 表1 CREATE TABLE参数描述 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 columnTypeList 以逗号
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
2-byte value: 32970 at org.postgresql.core.PGStream.SendInteger2(PGStream.java:199) at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.se
TABLES命令用于显示所有在当前database中的table，或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称，仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
DBService 数据库连接数使用率 27005 数据库连接数使用率超过阈值 可能导致上层服务无法连接DBService的数据库，影响正常业务。 90% 数据目录磁盘空间使用率 27006 数据目录磁盘空间使用率超过阈值 业务进程不可用。 当数据目录磁盘空间使用率超过90%时，数据库进入只读
16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
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