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其中Host为Spark运行机器IP地址，Port为调试的端口号（确保该端口在运行机器上没被占用）。
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执行grep '\.capacity</name>' capacity-scheduler.xml -A2找出各队列配置的值，检查每个队列配置的值是否和Manager上看到的一致。并检查所有队列配置的值的总和是否是100。 是，则说明配置正常。
执行成功后控制台显示如下： SELECT name, COUNT(*) AS cnt FROM ( VALUES ('Bob'), ('Alice'), ('Greg'), ('Bob') ) AS NameTable(name) GROUP BY name; 图2 执行结果 可在Yarn上查看执行的任务
实现服务级别的资源隔离，可将集群中的服务与其他服务隔离，使一个服务上的负载对其他服务产生的影响有限。 调度机制简介 静态服务资源支持基于时间的动态调度机制，可以在不同时间段为服务配置不同的资源量，优化客户业务运行环境，提高集群的效率。
数据源所在集群与HetuEngine所在集群上ZooKeeper的SSL通信加密配置需保持一致。
在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要确保本地节点能与“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。
把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传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环境中编包并运行Spark程序。
如果该文件的释放时间没有超过默认设置60s，原有客户端会继续持有该租约，则会发生AlreadyBeingCreatedException异常，实际上向客户端返回的是null，导致客户端出现如下异常： java.io.IOException: Cannot create any NameNode
https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python setup.py install。
https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py install。
https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python setup.py install。
将开发好的程序编译运行，用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行，也可以将程序编译为Jar包后，提交到Linux节点上运行。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行并查看结果。
网络 确保客户端与Hive服务主机在网络上互通。 父主题： 准备Hive应用开发环境
将开发好的程序编译运行，用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行，也可以将程序编译为Jar包后，提交到Linux节点上运行。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行并查看结果。
https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py install。
TopologyBuilder builder = buildTopology(); /* * 任务的提交认为三种方式 * 1、命令行方式提交，这种需要将应用程序jar包复制到客户端机器上执行客户端命令提交
HBase CLOSE_WAIT产生原因：HBase数据以HFile形式存储在HDFS上，这里可以叫StoreFiles，HBase作为HDFS的客户端，HBase在创建StoreFile或启动加载StoreFile时创建了HDFS连接，当创建StoreFile或加载StoreFile
导入并配置HDFS样例工程 操作场景 HDFS针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习HDFS工程。 以下操作步骤以导入HDFS样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src”目录下的样例工程“
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