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commit rollback只能回退当前最新的一个commit，savepoint rollback只能回退到最新的一个savepoint。二者均不能随意指定进行回退。 父主题： 使用Hudi
Kafka broker列表，以逗号分隔 properties.group.id kafka作为source时必选 String Kafka的使用者组ID format 必选 String 用于反序列化和序列化Kafka消息的值部分的格式 properties.* 可选 String 安全模式下需增加认证相关的参数
这两种连接器都支持按照Oracle的ROWID进行分区（oracle-partition-connector是自研，oracle-connector是社区开源版本），二者的性能较为接近。 oracle-connector需要的系统表权限较多，下面是各自需要的系统表，需要赋予读权限。 oracle-connec
Pipeline程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink Job Pipeline样例程序。 发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据并打印输出。 FlinkPipelineScalaExample
Pipeline程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink Job Pipeline样例程序。 发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据并打印输出。 FlinkPipelineScalaExample
--allow-principal User:<用户名> --consumer --topic <Topic名称> --group <消费者组名称> 删除某用户Consumer权限： ./kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper
ht-flume-1.9.0/conf/ 执行ls -al * -R命令，检查所有文件的所有者是否均是Flume Agent运行用户。 是，执行12。 否，使用chown命令修改文件所有者为Flume Agent运行用户。 检查Flume Agent配置。 执行cat properties
spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case class FemaleInfo(name:
安装Tomcat后，修改Tomcat版本描述文件。 为了避免暴露Tomcat自身的信息，更改Connector的Server属性值，使攻击者不易获知服务器的相关信息。 控制Tomcat自身配置文件、可执行文件、日志目录、临时目录等文件和目录的权限。 关闭会话facade回收重用功能，避免请求泄漏风险。
ple Flink Job Pipeline的Java/Sacla示例程序。 本样例中一个发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。订阅者收到数据之后将其转化格式，并抽样打印输出。 FlinkPipelineScalaExample FlinkSqlJavaExample
spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case class FemaleInfo(name:
spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case class FemaleInfo(name:
spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case class FemaleInfo(name:
应用开发的场景中，需要在客户端认证用户身份后才能连接到集群服务端。系统操作运维与业务场景中主要使用的用户分为“人机”用户和“机机”用户。二者主要区别在于“机机”用户密码由系统随机生成。 Kerberos认证 Kerberos认证支持两种方式：密码认证及keytab认证，认证有效时间默认为24小时。
样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例： /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case class FemaleInfo(name:
在加载项中未指定 6000 6000 40 7 文件header列数与MAXCOLUMNS值，两者中的最大值 22000 40 20000 60 在加载项中未指定 CSV文件第一行的列数与MAXCOLUMNS值，两者中的最大值 对于设置MAXCOLUMNS Option的最大值，要求execut
Metastore权限管控方式，可参考HetuEngine基于MetaStore权限管控。 Ranger和MetaStore的差异见下表，两者都支持用户、用户组以及角色的鉴权。 表1 Ranger和MetaSore差异 权限管控方式 权限模型 支持的数据源 描述 Ranger PBAC
spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase { public static void
rectKafka也确实比其他两个API性能好。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。 数据接收器作为一个Kafka的消费者，对于它的配置优化，请参见Kafka开源文档：http://kafka.apache.org/documentation.html。 处理器调优
spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase { public static void
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