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7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 例如：在RHEL-x86系统上需要安装如下RPM包（请根据实际情况选择版本） mysql-community-client-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
闲置。 针对单个应用程序任务，只能使用一次DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例。如果每次对文件系统操作都获取此实例，会创建过多HDFS链接，消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能，执行集群Balancer或Mov
闲置。 针对单个应用程序任务，只能使用一次DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例。如果每次对文件系统操作都获取此实例，会创建过多HDFS链接，消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能，执行集群balancer或mov
闲置。 针对单个应用程序任务，只能使用一次DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例。如果每次对文件系统操作都获取此实例，会创建过多HDFS链接，消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能，执行集群balancer或mov
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针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1
7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL client applications and tools。 例如：在RHEL-x86系统上需要安装如下RPM包（请根据实际情况选择版本） mysql-community-client-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
--user：（普通模式下必选）指定要登录客户端执行业务的用户名称，该用户至少需要具有“--tenant”指定队列的相应角色的业务用户，且不能是操作系统用户。 其他参数可以执行hetu-cli --help查看。 java -Djava.security.auth.login.confi
13 使用WinSCP工具将CSV文件导入客户端节点，例如“/opt”目录下。 登录FusionInsight Manager页面，选择“系统 > 权限 > 用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户：
连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与Elasticsearch实时搜索和分析功能结合在一起。 它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批
针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1
required useKeyTab=true keyTab="./user.keytab" principal="sparkuser@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 使用--files和相对路径
用户名为dorisuser），并修改初始密码。 登录Doris集群Manager页面，详细操作请参考访问MRS集群Manager。 选择“系统 > 权限 > 角色 > 添加角色”，填写角色名称，如“dorisrole”，在“配置资源权限”选择“待操作的集群 > Doris”，勾选
如需添加多列的脱敏策略，可单击按钮添加。 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。 用户通过Hive客户端对配置了数据脱敏策略的表执行select操作，系统将对数据进行处理后进行展示。 处理数据需要用户同时具有向Yarn队列提交任务的权限。 Hive行级别数据过滤 Ranger支持用户对Hiv
Config/HDFS/hdfs-c-example/hdfs_test.c”文件。 设置HDFS NameNode参数，建立HDFS文件系统连接。 hdfsFS fs = hdfsConnect("default", 0); fprintf(stderr, "hdfsConnect-
per-job模式：修改为sql文件的实际路径。如：客户端安装目录/Flink/flink/datagen2kafka.sql yarn-application模式：修改为os.getcwd() + "/../../../../yarnship/datagen2kafka.sql" yarn-session模式：
per-job模式：修改为sql文件的实际路径。如：客户端安装目录/Flink/flink/datagen2kafka.sql yarn-application模式：修改为os.getcwd() + "/../../../../yarnship/datagen2kafka.sql" yarn-session模式：
bUI界面输出。 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码。 其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 bin/spark-submit --class com.huawei.bigdata.spark.examples
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
create 'streamingTable','cf1' 在客户端另外一个session通过linux命令构造一个端口进行接收数据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 提交任务命令执行之后，在该命令下输入要提交的数据，通过HBase表进行接收。
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