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Broker节点的主机名及端口，可通过集群FusionInsight Manager界面中选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例”查看。 SECURITY_PROTOCOL为连接Kafka的协议类型，在本示例中，配置为“SASL_PLAINTEXT”。 “TOKENID”和“HMAC”参考Kafka
选择验证环境上有数值（int或double类型）列的表，此处选择hive.default.test1，执行如下命令验证Function Plugin。 查询表。 select * from hive.default.test1; select * from hive.default.test1;
testuser; 对TABLE/VIEW进行赋权操作，执行如下命令，其中TABLE为要操作的表或视图名称，user为需要操作的角色。 对某数据库下的表赋予查询权限： GRANT SELECT ON TABLE TO user; 对某数据库下的表赋予写入权限： GRANT INSERT ON TABLE
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设
${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_ClickHouse_*/x_x_ClickHouseServer/etc 执行以下命令，查看配置文件config.xml，确认OpenLDAP参数是否配置成功。 cat config.xml 以root用户登录ClickHouseServer实例所在的节点。
调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Spark2x > 更多 > 启用Ranger鉴权”，查看该参数是否置灰。 是，创建用户并在Ranger中赋予该用户相关操作权限： 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，在新增用户界面创
Broker节点的主机名及端口，可通过集群FusionInsight Manager界面中选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例”查看。 SECURITY_PROTOCOL为连接Kafka的协议类型，在本示例中，配置为“SASL_PLAINTEXT”。 “TOKENID”和“HMAC”参考Kafka
T去Kerberos认证，生成ST票据。 以上代码可在安全模式下的HDFS二次开发样例工程中创建KerberosTest.java，运行并查看调测结果，具体操作过程请参考HDFS开发指南（安全模式）。
'/' is HEALTHY 显示其他信息，表示有文件丢失或损坏，执行5。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 >服务”查看HDFS的状态“运行状态”是否为“良好”。 是，执行6。 否，HDFS状态不健康，执行5。 修复HDFS异常的具体操作，任务结束。 确定修改DataNode的存储目录场景。
WebUI，然后选择“Utilities > Browse the file system”。 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图4 查看HDFS目录和文件 父主题： 配置Flume非加密传输数据采集任务
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
xpression”为标签表达式。 开启NodeLabel特性后，可以通过命令hdfs nodelabel -listNodeLabels查看每个DataNode的标签信息。 块副本位置选择 NodeLabel支持对各个副本的摆放采用不同的策略，如表达式“label-1,label-2
WebUI、刷新队列、设置NodeLabel、主备倒换等）的权限。 队列管理员：拥有在YARN集群上所管理队列的修改和查看权限。 普通用户：拥有在YARN集群上对自己提交应用的修改和查看权限。 自研超级调度器Superior Scheduler原理 Superior Scheduler是一个专门为Hadoop
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
际域名，例如props.put(KERBEROS_DOMAIN_NAME , "hadoop.hadoop1.com")。 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Storm样例工程应用。 获取相关配置文件，获取方式如下： 安全模式：参见4获取keytab文件。 普通模式：无。
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