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在ZooKeeper客户端执行以下命令，进入ZooKeeper命令行。 sh zkCli.sh -server ZooKeeper任意实例所在节点业务平面IP:clientPort 默认的“clientPort”为“2181” 例如：sh zkCli.sh -server 192.168
系统管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）。 已安装Kafka客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/kafkaclient”。 cd /opt/kafkaclient 执行以下命令，配置环境变量。
选择“mysql-fastpath-connector”。 须知： 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有
选择“mysql-fastpath-connector”。 须知： 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有
JDBCServer的健康状况，因此HiveServer2-Handler-Pool必须保留一个线程，用于处理健康检查的session连接和健康检查命令执行，否则将导致无法建立健康检查的session连接或健康检查命令无法执行，从而认为Spark JDBCServer不健康而被Kill。即如果当前HiveServ
and the seven dwarfs", "i am at two with nature"}; String sentence = sentences[random.nextInt(sentences.length)];
dfs-customize”中添加4.b获取的参数值，如下图所示： 保存并重启ClickHouse服务。 以客户端安装用户，登录客户端所在节点。 执行以下命令切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 执
ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:88) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.ru
count; } // 获取用户自定义状态 public long geState() { return this.count; } } 带checkpoint的数据源 source算子的代码，该段代码每发送10000条数据休息1
后再执行其他任务，按顺序执行。FAIR规则代表各个任务同时获取到资源并平均分配资源。 默认资源标签 - 表示在指定资源标签（Label）的节点上执行任务。 说明： 如果需要使用新的资源池，需要修改默认标签为新的资源池标签。 跨资源池调度 - 表示当前队列内Container是否支持跨资源池调度。（仅MRS
count; } // 获取用户自定义状态 public long geState() { return this.count; } } 带checkpoint的数据源 source算子的代码，该段代码每发送10000条数据休息1秒
Defaults 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。 图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select
Defaults 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。 图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select
帮助用户解析SQL语句中的UDF参数。 配置UDF运行时必要的信息，即指定UDF访问原始数据时采取的策略和输出结果序列的类型。 创建资源，比如建立外部链接，打开文件等。 UDFParameters UDFParameters的作用是解析SQL语句中的UDF参数（SQL中UDF函数名称
Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. org.apache
return acc.sum; } @Override public AverageAccumulator createAccumulator() { return new AverageAccumulator();
单击“Apply”后单击“OK”。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File > Project Structure...”，弹出“Project Structure”窗口。 选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 图3 新增JDK 在弹出的“Select Home Directory
单击“Apply”后单击“OK”。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File > Project Structure...”，弹出“Project Structure”窗口。 选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 图3 添加JDK 在弹出的“Select Home Directory
Defaults 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。 图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select
参数名称 描述 Policy Type Access。 Policy Conditions IP过滤策略，可自定义，配置当前策略适用的主机节点，可填写一个或多个IP或IP段，并且IP填写支持“*”通配符，例如：192.168.1.10,192.168.1.20或者192.168.1
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