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Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器
Sink的BatchSize参数必须小于Channel的transactionCapacity。 集群Flume配置工具界面篇幅有限，Source、Channel、Sink只展示部分参数，详细请参考如下常用配置。 集群Flume配置工具界面上所展示Customer Source、Customer Channel及Customer
器，允许Hadoop或Flink进行数据处理。 对于分析的结果，可以写回成TsFile文件。 IoTDB和TsFile还提供了相应的客户端工具，满足用户以SQL形式、脚本形式和图形形式写入和查看数据的各种需求。 操作流程 步骤1：创建MRS集群：创建一个包含有IoTDB组件的MRS集群。
GDATA_HOME}/FusionInsight_HD_8.1.0.1/1_10_NodeManager/etc rmadmin 管理员工具（动态更新信息）。 version 打印版本信息。 jar <jar> 运行jar文件。 logs 获取container日志。 classpath
chPartitions算子一次性处理一个partition的数据，那么对于每个 partition，只要创建一个数据库连接即可，然后执行批量插入操作，此时性能是比较高的。 RDD共享变量 在应用开发中，一个函数被传递给Spark操作（例如map和reduce），在一个远程集群上
keep.min.commits 归档操作保留的commit数。 20 hoodie.commits.archival.batch 这控制着批量读取并一起归档的提交即时的数量。 10 hoodie.parquet.small.file.limit 该值应小于maxFileSize，
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器
以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器
以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
hetu-updateKrb5.log 部署Hive集群更换域后，Hive数据源配置自动刷新时打印的日志。 hetu_utils.log 启动时预处理脚本调用工具类上传文件到HDFS时打印的日志。 日志级别 HetuEngine中提供了如表2所示的日志级别。日志级别优先级从高到低分别是OFF、ERR
ntext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 用于开发Spark应用程序的工具，建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5
准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.
class); job.setOutputValueClass(Text.class); // HBase提供工具类添加HBase的运行依赖 TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
class); job.setOutputValueClass(Text.class); // HBase提供工具类添加HBase的运行依赖 TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
Python3开发环境（使用Python样例工程需配置）适用于MRS 3.3.0及以后版本 准备项 说明 Python3 用于开发HetuEngine Python应用程序的工具，版本要求不低于3.6，最高不超过3.9。 安装setuptools Python3开发环境的基本配置，版本如47.3.1。 jaydebeapi
ntext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 用于开发Spark应用程序的工具，建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
Spark提供了超过80种的操作符来帮助用户组建并行程序。 普遍性：Spark提供了众多的工具，例如Spark SQL和Spark Streaming。可以在一个应用中，方便地将这些工具进行组合。 与Hadoop集成：Spark能够直接运行于Hadoop的集群，并且能够直接读取现存的Hadoop数据。
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