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in IoTDB prepareData(); // run the flink job on local mini cluster StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.ge
流式集群包含的组件有：Kafka,KafkaManager,Storm,Flume 获取集群ID 在调用作业相关接口的时候，部分URL中需要填入集群ID（cluster_id），所以需要先在管理控制台上获取到集群ID。集群ID获取步骤如下： 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，单击待操作集群的集群名称，进入集群详情页面。
clickhouse实例IP --multiline --user 用户名 --password 密码 CREATE TABLE 数据库名.表名 ON CLUSTER 集群名 ... ENGINE = ReplicatedMergeTree ... 其他副本节点有如下提示表已经存在的报错信息，属于正常现象，可以忽略。
DefaultDataMovementPolicy拥有配置文件“default-datamovement-policy.xml”。用户需要定义所有基于age/accessTime的规则和在此文件中采取的行为操作，此文件必须存储在客户端的classpath中。 如下为“default-datamovement-policy
428 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002 completed successfully 2018-05-08 21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters:
对于没有配置在OBS权限控制的用户，且没有配置AK、SK时，将以MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY中的OBS OperateAccess的权限访问OBS。对于组件内置用户不建议绑定在委托中。 如需对组件内置用户在以下场景提交作业时配置委托，要求如下： 如需对spark-
or,org.apache.hadoop.hbase.security.access.SecureBulkLoadEndpoint,org.apache.hadoop.hbase.security.access.ReadOnlyClusterEnabler,org.apache.hadoop
集群安装了Spark及Hive服务。 执行数据导入的用户需要同时具有Spark（对应源表的SELECT权限）、HBase权限（对应HBase NameSpace的RWXA权限）和HDFS权限（对应HFile输出目录的读写权限）。 如果集群已启用Kerberos认证（安全模式），需修改Spar
or,org.apache.hadoop.hbase.security.access.SecureBulkLoadEndpoint,org.apache.hadoop.hbase.security.access.ReadOnlyClusterEnabler,org.apache.hadoop
DefaultDataMovementPolicy拥有配置文件“default-datamovement-policy.xml”。用户需要定义所有基于age/accessTime的规则和在此文件中采取的行为操作，此文件必须存储在客户端的classpath中。 如下为“default-datamovement-policy
428 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002 completed successfully 2018-05-08 21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters:
appName, [SparkHome], [jars]) 参数介绍： master：连接字符串，连接方式有local、yarn-cluster、yarn-client等。 appName：构建的Application名称。 SparkHome：集群中安装Spark的目录。 jars：应用程序代码和依赖包。
java:140) at org.apache.spark.network.shuffle.RetryingBlockFetcher.access$200(RetryingBlockFetcher.java:43) at org.apache.spark.network.shuffle
main-EventThread | USER=omm OPERATION=refreshAdminAcls TARGET=AdminService RESULT=SUCCESS | org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMAuditLogger$LogLevel$6
java:140) at org.apache.spark.network.shuffle.RetryingBlockFetcher.access$200(RetryingBlockFetcher.java:43) at org.apache.spark.network.shuffle
{zk_host}:{port}/kafka --reassignment-json-file 8中编写的json文件路径 --execute 提示“Successfully started reassignment of partitions”表示执行成功。 使用KafkaUI迁移分区（MRS 3
main-EventThread | USER=omm OPERATION=refreshAdminAcls TARGET=AdminService RESULT=SUCCESS | org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMAuditLogger$LogLevel$6
main-EventThread | USER=omm OPERATION=refreshAdminAcls TARGET=AdminService RESULT=SUCCESS | org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMAuditLogger$LogLevel$6
在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File > Settings...” 图9 Settings 选择“Build,Execution,Deployment > Maven”，选择Maven home directory为本地安装的Maven版本。 然后根据实际情况设置好“User settings
log，localhost_access_cas_log.log cas运行日志 catalina.log，catalina.out，host-manager.log，localhost.log，manager.log tomcat运行日志 localhost_access_web_log
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