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端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
AINA.HW”和“DOMAINB.HW”。 配置跨集群互信前，两个Manager系统的域名必须不同。MRS创建ECS/BMS集群时会随机生成唯一系统域名，通常无需修改。 配置跨集群互信前，两个集群中不能存在有相同的主机名，也不能存在相同的IP地址。 配置互信的两个集群系统时间必
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
clean compile命令进行编译。 图4 “mvn clean compile”命令编译 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“JDBCExample.java”文件，选择“Run 'JDBCExample.main()
> 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后单击“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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]# make clean rm -f hdfs_test.o rm -f hdfs_test 编译生成新的目标和可执行文件，运行如下命令。
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka基本原理
重启服务”，输入密码开始重启Hive服务。 Hive重启完成后，登录MySQL或Postgres数据库，可以查看到1创建的元数据库中有元数据表生成： 步骤四：验证Hive元数据库是否外置成功 以客户端安装用户登录安装Hive客户端的节点： cd 客户端安装目录 source bigdata_env
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
truncate表超时失败问题 解决Hive增量任务失败后表数据文件不存在问题 解决Hive sql运行异常问题 解决安全集群创建carbon表后生成的目录hive组没权限，其他用户不能创建carbon表的问题 解决spark jdbcserver进程异常问题 MRS 2.1.0.10 修复问题列表：
NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL，而不是JSON 'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时，结果是一个JSON数组，而不是一个JSON对象。这是因为对于SQL中的行，位置比名称更重要。
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）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，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
如果集群未启用Kerberos认证（普通模式），则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 执行以下命令，重新生成meta表数据： export HBASE_CLASSPATH=${HBASE_CLASSPATH}:${HBASE_HOME}/tools/*
min：DataNode快速退服特性场景下，Block满足退服条件的最小可用副本数量。取值范围1~3。 由于MapReduce任务执行时，会生成一些副本数为10的文件，此时若DataNode实例数少于10时，将无法进行退服操作。 如果退服前，DataNode节点的机架数（机架数由各
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
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