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root Certificate”，查看“定位信息”获取告警所在节点主机名，以omm用户登录该主机，执行3。 告警附加信息中显示“HA server Certificate”， 查看“定位信息”获取告警所在节点主机名，以omm用户登录该主机，执行4。 检查系统中合法证书文件的有效期。
是，处理结束。 否，执行2。 获取当前工作的Httpd服务器地址，为打开Hue页面URL中主机地址，即如果打开Hue的Url为“https://192.168.0.1:21201”，Httpd服务地址则为“192.168.0.1”。 登录Httpd服务器，排查“/var/log/Bigdata
keytab 文件上传到客户端所在服务器上。 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。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如：“/opt/female/user
单击指定连接的名称，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行5；如果显示不能连接至OBS Server，则需要重复3。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接，那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
done_intermediate 777 mapreduce.jobhistory.done-dir 由MR JobHistory Server管理的历史文件的目录。 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done 777 父主题：
ZOOKEEPER_DEFAULT_SERVER_PRINCIPAL = "zookeeper/" + getUserRealm(); System.setProperty(ZOOKEEPER_SERVER_PRINCIPAL_KEY, ZOOKEEPER_DEFAULT_SERVER_PRINCIPAL);
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
因此，MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。 特性优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其他租户，保证了每个租户根据业务
6。 “服务器IP地址”：填写NAS服务器IP地址。 “端口号”：填写CIFS协议连接NAS服务器使用的端口号，默认值为“445”。 “用户名”：填写配置CIFS协议时设置的用户名。 “密码”：填写配置CIFS协议时设置的密码。 “源端路径”：填写备份文件在NAS服务器中保存的完
多CPU内核下的MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置 直接在客户端中修改相应的配置文件。
readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String, UserRecord>()
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器（任意实例）URL，如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名，如“10-1-130-10”。 获取Yarn ResourceManager主节点IP，如“10
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
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