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在权限管理中,为了方便用户使用,授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题,取消表的任意权限,系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限,但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 若为角色添加或删除数据库的查询权限,数据库中的表也将自动添加
kerberos.login.keytab: " 在安全集群环境下,Flink需要进行安全认证。当前客户端未进行相关安全认证设置。 Flink整个系统有两种认证方式: 使用kerberos认证:Flink yarn client、Yarn Resource Manager、JobMana
执行HDFS文件并发操作命令 操作场景 集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担,所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括H
column1 = 'india' and exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题: CarbonData语法参考
包,建议安装8.x版本,以Red Hat发行版本为例: 如果2的依赖库是6.x建议下载对应OS Version为Red Hat 8的MySQL软件包。 如果2的依赖库是5.x建议下载对应OS Version为Red Hat 7的MySQL软件包。 例如需安装的MySQL 8.0.22客户端需下载如下四个软件包:
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec:
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec:
进行作业开发时,系统支持对作业添加锁的功能,锁定作业的用户具备该作业的所有权限,其他用户不具备被锁定的作业的开发、启动和删除等权限,但可通过强制获取锁来具备作业的所有权限。开启该功能后,可直接通过单击“锁定作业”、“解锁作业”、“强制获取锁”来获取相应的权限。 系统默认开启作业锁功
RegisterServerHandler registerServerHandler, int numberOfSubscribedJobs) name:为本NettySink的名称。 topic:为本NettySink产生数据的Topic,每个不同的NettySink(并发度
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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backtype.storm.StormSubmitter.submitTopologyAs(StormSubmitter.java:213) 查看系统/tmp目录,发现存在user.keytab文件,且文件宿主非运行用户。 解决办法 提交拓扑时携带用户user.keytab文件。 提交拓扑时的用户需要和user
85.2为MapReduce的“JHS_FLOAT_IP”参数的参数值,26014为JobHistoryServer的端口号。 在部分低版本操作系统中使用curl命令访问JobHistoryServer会有兼容性问题,导致无法返回正确结果。 用户能看到历史任务的状态信息(任务ID,开始时间,结束时间,是否执行成功等信息)
在权限管理中,为了方便用户使用,授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题,取消表的任意权限,系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限,但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限,数据库中的表也将自动添
通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能,通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散,变成多个task处理一个桶的数据机制,提高CPU资源利用率,提高系统性能。 未产生倾斜的数据,将采用原有方式进行分桶并运行。 使用约束: 只支持两表Join的场景。 不支持FULL OUTER JOIN的数据倾斜处理。
示参数分类。(下图以HDFS组件为例) 在导航树选择指定的参数分类,并在右侧修改参数值。 不确定参数的具体位置时,支持在右上角输入参数名,系统将实时进行搜索并显示结果。(下图以HDFS组件为例) 单击“保存配置”,并在确认对话框中单击“是”。 等待界面提示“操作成功”,单击“完成”,配置已修改。
/lib/flink-connector-kafka-实际版本号.jar yarn-application模式:修改为:file://"+os.getcwd()+"/../../../../yarnship/flink-connector-kafka-实际版本号.jar 修改“pyflink-kafka
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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