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timeout.ms Consumer注册时允许的最大会话超时时间。单位：毫秒。 1800000 允许Consumer配置的session.timeout.ms的最大值（不包含此值）。 group.min.session.timeout.ms Consumer注册时允许的最小会话超时时间。单位：毫秒。
包括人机交互命令行Beeline、提供给JDBC应用的JDBC驱动、提供给Python应用的Python驱动、提供给MapReduce的HCatalog相关JAR包。 ZooKeeper集群 ZooKeeper作为临时节点记录各HiveServer实例的IP地址列表，客户端驱动连接ZooKeeper获取
添加Oracle数据源 添加GBase数据源 使用跨源协同分析流程 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源登录HetuEngine客户端。 注册Hive、HBase、GaussDB A等数据源。 hetuengine> show catalogs; Catalog ----------
/client”目录。 确认服务端Spark组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装包“MRS_Spark_Client.tar”。执行如下命令解压。 tar -xvf MRS_Spark_Client.tar tar -xvf
t(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler zkRegisterServerHandler
业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在MySQL数据库中对作业中指定的表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容是否正常。 父主题： 创建CDL作业
用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以将上述数据直接写成本地（或位于HDFS上）的TsFile文件。 用户可以将TsFile文件写入到H
1575428400000,120.198638,30.32354 1575428400000,120.165421,30.314834 导入数据 GeoHash默认实现类扩展自定义索引抽象类。如果没有配置handler属性为自定义的实现类，则使用默认的实现类。用户可以通过扩展默
Spark-client模式任务Driver运行在客户端节点上(通常是集群外的某个节点)，启动时先在集群中启动AppMaster进程，进程启动后要向Driver进程注册信息，注册成功后，任务才能继续。从AppMaster日志中可以看出，无法连接至Driver，所以任务失败。 解决办法 请检查Driver进程所在的IP是否可以ping通。
1575428400000,120.198638,30.32354 1575428400000,120.165421,30.314834 导入数据 GeoHash默认实现类扩展自定义索引抽象类。如果没有配置handler属性为自定义的实现类，则使用默认的实现类。用户可以通过扩展默
Hive读写权限”，根据不同任务场景，勾选不同权限，单击“确定”保存。 说明： 在默认数据库中，查询其他用户表的权限：勾选“查询”。 在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限：勾选“删除”和“插入”。 Flink 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统
ZooKeeper和HBase的关系所示。 图1 HBase和ZooKeeper的关系 HRegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息：HBase元数据、HMaster地址。 HMaster通过ZooK
MRS Hive解决hive server内存泄露问题：HIVE-10970、HIVE-22275。 补丁兼容关系 MRS 2.1.0.11补丁包中包含MRS 2.1.0版本发布的所有补丁内容。 已修复漏洞披露 解决Spark远程代码执行漏洞，漏洞详细请参考CVE-2020-9480 安装补丁的影响
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
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getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
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