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preStart.log Loader服务的预启动脚本日志。Loader服务启动时，需要先执行一系列的准备操作（preStart.sh），例如生成keytab文件等，该日志正是记录了这些操作信息。 loader_ctl.log Loader执行服务启停脚本（sqoop.sh）的日志。
集群连接管理，配置Kafka、HDFS等服务所属的集群信息。 数据连接管理，配置Kafka、HDFS等服务信息。 数据表管理，定义Sql访问的数据表信息，用于生成DDL语句。 FlinkSQL作业定义，根据用户输入的Sql，校验、解析、优化、转换成Flink作业并提交运行。 Flink作业可视化管理
asList(topicArr)); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.createDirectStream(jssc
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
此超过文件数阈值的告警上报会存在延迟。 存储空间配额 ：填写租户目录的存储空间大小。 为了保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即默认共2个副本。HDFS存储空间所有副本文件在HDFS中占用磁盘空间大小总和。例如“存储空间配额”设置为“500”，则实际
select * from sparktest02; 出现以上结果表示，动态脱敏配置已生效，登录ranger脱敏策略管理界面可以看到有自动生成的表sparktest02的脱敏策略。 父主题： Spark Core企业级能力增强
集群连接管理，配置Kafka、HDFS等服务所属的集群信息。 数据连接管理，配置Kafka、HDFS等服务信息。 数据表管理，定义Sql访问的数据表信息，用于生成DDL语句。 FlinkSQL作业定义，根据用户输入的Sql，校验、解析、优化、转换成Flink作业并提交运行。 Flink作业可视化管理
登录FusionInsight Manager，在“主页”右上方单击“下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端配置文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
Zone”选项的下拉列表中选择对应的安全区，即可切换至该安全区内的权限视图。 单击组件名称下的权限插件名称，即可进入组件安全访问策略列表页面。 各组件的策略列表中，系统默认生成的条目会自动继承至安全区内，用于保证集群内的部分系统默认用户或用户组的权限。 单击“Add New Policy”，根据业务场景规划配置相关用户或者用户组的资源访问策略。
/tmp/hive 固定目录 存放Hive的临时文件 否 导致Hive任务失败 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据，如会话信息等 否 当前执行的任务会失败 /user/{user}/.sparkStaging 固定目录 存储SparkJDBCServer应用临时文件
Policy) .withSyncPolicy(syncPolicy); //Spout生成随机语句 builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 1);
kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc
表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 参数解释： SQL的执行id。执行select、show和desc语句时才会生成id，其他操作id为空。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 message String 参数解释： 错误信息。
compile命令进行编译。 图4 idea termial输入“mvn clean compile” 编译完成，打印“Build Success”，生成target目录。 图5 编译完成 运行程序。 右键“TestMain.java”文件，选择“Run 'TestMain.main() ”
在普通模式下使用HCatalog客户端，系统将以当前登录操作系统用户来执行DDL命令。 退出beeline客户端时请使用!q命令，不要使用“Ctrl + C”。否则会导致连接生成的临时文件无法删除，长期会累积产生大量的垃圾文件。 在使用beeline客户端时，如果需要在一行中输入多条语句，语句之间以“;”分隔，需要
yarn-cluster运行框架所示。 图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on yarn-cluster实现流程： 首先由客户端生成Application信息，提交给ResourceManager。 ResourceManager为Spark Application分配
l。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
运行框架如图3所示。 图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on YARN-Cluster实现流程： 首先由客户端生成Application信息，提交给ResourceManager。 ResourceManager为Spark Application分配
+"%Y-%m-%d %H:%M:%S" > "${TIME_RECORD_FILE}" cat ${TIME_RECORD_FILE} （确保文件生成并写入时间） cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_JobGateway_*/install/FusionIn
如果参数值大于HDFS物理磁盘大小，实际最多使用全部的HDFS物理磁盘空间。 说明： 为了保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即默认共2个副本。HDFS存储空间表示所有副本文件在HDFS中占用的磁盘空间大小总和。例如“存储空间配额”设置为“500MB
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