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执行以下命令，修改“backup.properties”文件的配置参数，参数具体说明如表1所示。 vi backup.properties server.url = 10.0.0.1:21351,10.0.0.2:12000 authentication.type = kerberos
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。 告警附加信息中显示“Certificate
该RegionServer，观察客户端如果打印“ClusterStatusListener: There is a new dead server”关键字日志，即表示客户端成功开启Multicast功能。 以验证hbase shell客户端执行的读写任务是否成功开启Multicast功能为例：
群与迁移后的目标集群数据不一致。在数据迁移完成之前，目标集群应处于初始状态，期间不能运行除数据迁移作业外的其他任何业务。 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM），是一种高效、易用的数据集成服务。CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易
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>()
transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
inner.mv1，与物化视图绑定。 用于数据预聚合的物化视图，聚合表使用聚合引擎。 如果不用聚合引擎，则每次数据插入，会对明细表的全量数据重新计算，而不是只处理增量数据。 聚合表中，聚合指标定义成聚合类型（AggregateFunction）。 物化视图的指标列与聚合表中对应字段名称一致，命名规范如下：
on，但是，在Master侧，还以为该Region是在该RegionServer上面打开的。假如，在执行Balance的时候，Master计算出恰好要转移这个Region，那么，这个Region将无法被关闭，本次转移操作将无法完成（关于这个问题，在当前的HBase版本中的处理的确还欠缺妥当）。
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>()
transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
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>()
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
MRS集群部署说明 MRS集群部署方案说明 MRS集群Kerberos认证介绍 MRS集群支持的云服务器规格 父主题： MRS集群规划
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：
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
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
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