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L服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 表1 “ge
Windows本地hosts文件存放路径举例：“C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts”。 场景二：准备Linux环境运行程序所需配置文件。 在节点中安装MRS集群客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 获取配置文件： 登录FusionInsight
Kafka支持安全访问，因此可以针对Topic进行ACL设置，从而控制不同的用户可以访问不同的Topic。Topic的权限信息，需要在Linux客户端上，使用“kafka-acls.sh”脚本进行查看和设置。 操作场景 该任务指导Kafka管理员根据业务需求，为其他使用Kafka
L服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 例如：在RH
联网的网络攻击风险可能性。 请确认绑定的弹性公网IP为可信任的公网访问IP。 开放集群22端口安全组规则 该操作会增大用户利用22端口进行漏洞攻击的风险。 针对开放的22端口进行设置安全组规则，只允许可信的IP可以访问该端口，入方向规则不推荐设置允许0.0.0.0可以访问。 删除集群或删除集群数据
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图3 mavne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。
配额和存储空间配额来管理存储资源。 调度器介绍 多租户根据调度器类型分为开源的Capacity调度器和增强型Superior调度器，MRS集群默认即启用了Superior调度器。 Capacity调度器为开源的容量调节器。 Superior调度器为增强型，Superior取名源自
org.apache.hadoop.mapreduce.Job - The url to track the job: https://linux2:8090/proxy/application_1456738266914_0006/ 17086 [main] INFO org.apache
Windows本地hosts文件存放路径举例：“C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts”。 场景二：准备Linux环境运行程序所需配置文件。 在节点中安装客户端。 如果需要使用MapReduce访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。
L服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 表1 “ge
L服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 表1 “ge
L服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 表1 “ge
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
--password --port 9440 --secure 输入用户密码 普通模式的用户为默认的default用户，或者使用 ClickHouse社区开源能力添加管理用户。不能使用在FusionInsight Manager页面创建的用户。 异常场景下登录客户端操作赋权 ClickHouse
-m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。 -update-key <col-name>
在Manager界面创建用户并开通其HDFS、YARN、Kafka和Hive权限。 根据所用的开发语言安装并配置IntelliJ IDEA及JDK等工具。 已完成Spark2x客户端的安装及客户端网络连接的配置。 对于Spark SQL程序，需要先在客户端启动Spark SQL或Beeline以输入SQL语句。
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
"master_node_default_group", "NodeNum" : "1", "NodeSize" : "s3.xlarge.2.linux.bigdata", "NodeSpecId" : "cdc6035a249a40249312f5ef72a23cd7",
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
/opt/client/Spark2x/component_env 执行以下命令认证用户。 kinit Hive业务用户 执行以下命令登录客户端工具。 /opt/client/Spark2x/spark/bin/beeline -u "jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
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