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nt”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 MRS 3.x及之后版本的Impala客户端节点（Euler2.9及以上操作系统）需要安装Python2版本，具体请参考Impala客户端安装Python2。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。
前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求。 已安装好IoTDB客户端。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 IoTDB权限：
盘和远程分布式存储，也就是说这是一份双复制。只要task本地的Checkpoint数据没有被破坏，系统在应用恢复时会首先加载本地的Checkpoint数据，这样就很大程度减少了远程拉取状态数据的过程。 【示例】配置Checkpoint优先从本地恢复（flink-conf.yaml）：
工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。 云数据迁移服务（CDM）可以请轻松将外部数据源（关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等）加载到Hive分区表。 本实践为您演示使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。 假设MySQL数据库
选择其中少数的几列做维度列、指标列计算。匹配这种场景下，ClickHouse的数据也是按照列存储的。如果使用select *，会大大加重系统的压力。 通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。 对
志为空，则使用Storm客户端，提交拓扑对应的Jar包，查看提示信息。 例如，Jar包中包含两个不同路径下的“storm.yaml”文件，系统显示以下信息： Exception in thread "main" java.lang.ExceptionInInitializerError
的组件和流式处理组件。 自定义：全量自定义组件组合的MRS集群，MRS 3.x及之后版本支持此类型。 集群ID 集群的唯一标识，创建集群时系统自动赋值，不需要用户设置。 创建时间 显示集群创建的时间。 可用区 集群工作区域下的可用区，创建集群时设置。 Kerberos认证 登录M
required useKeyTab=true keyTab="./user.keytab" principal="sparkuser@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 使用--files和相对路径
登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Loader > 更多 > 重启服务”输入管理员密码重启Loader服务。 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。 选择“集群
出文件，再对这部分任务的Join结果进行Union操作，以达到消除数据倾斜的效果 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive
当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图22 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。 图23 Create... 在“Select JAR's for
文件，再对这部分任务的Join结果进行Union操作，以达到消除数据倾斜的效果。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive
同步Hudi表的时间间隔，单位：秒。 10 Start Time 同步表的起始时间。 2022/03/16 11:40:52 Max Commit Number 单次增量视图拉取Commit的最大数量。 10 Hudi Custom Config Hudi相关的自定义配置。 - Table Info 同步表的详细配
登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Loader > 更多 > 重启服务”输入管理员密码重启Loader服务。 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问FusionInsight
map-side预聚合之后，每个节点本地就只会有一条相同的key，因为多条相同的key都被聚合起来了。其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量，从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。通常来说，在可能的情况下，建议使用reduceByKey或aggregateByKey
JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统。 ssc.start(); try { ssc.awaitTermination(); } catch
对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）。 选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Loader”。
筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果 upTimeUser.print(); // 6.Streaming系统启动 jssc.start(); jssc.awaitTermination(); } Spark
JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统。 ssc.start(); try { ssc.awaitTermination(); } catch
create 'streamingTable','cf1' 在客户端另外一个session通过linux命令构造一个端口进行接收数据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat
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