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配置MRS Hive集群与Doris集群互信，详细操作请参考集群互信管理。 配置后验证。 以root用户登录Doris集群客户端，执行以下命令加载环境变量。 source 客户端安装路径/bigdata_env 执行以下命令认证Hive集群用户。 kinit Hive集群业务用户@Hive集群系统域名
chive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/monitoring.html#rest-api。 准备运行环境 安装客户端。在节点上安装客户端，如安装到“/opt/client”目录。 REST接口 通过以下命令可跳过REST接口过滤器获取相应的应用信息。
情况进行设置。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令切换到客户端目录。 cd 客户端安装目录 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户 kinit 组件业务用户
创建作业步骤 使用root用户登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户，当前用户需要具有创建Cli
步骤三：使用ClickHouse客户端创建表 以root用户登录MRS客户端所在节点（Master1节点）。 执行以下命令切换到客户端安装目录并配置环境变量。 cd /opt/client source bigdata_env 使用clickhouse client命令连接ClickHouse服务端。
写数据时，在场景允许的情况下，需要使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION
写数据时，在场景允许的情况下，更适合使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 在hbase shell中设置以下表相关参数，以提升HBase写数据性能。
企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 default 虚拟私有云 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 vpc-01 子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 subnet-01 Kerberos认证 当集
node ID。记录后不要关闭该页面。 图3 主节点的Namenode ID 任意登录一个Master节点的弹性云服务器，执行如下命令配置环境变量。 source /opt/Bigdata/client/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令
[EnvironmentVariableName] 添加由EnvironmentVariableName指定的环境变量至executor进程。用户可以指定多个来设置多个环境变量。 - spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles 设置系统
以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/hadoopclient 执行如下命令初始化环境变量。 source /opt/hadoopclient/bigdata_env 如果集群开启Kerberos认证，需要执行以下步骤，如果
vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce hello hadoop 执行以下命令切换到客户端安装目录，配置环境变量并创建用于存放样例数据的HDFS目录，例如“/user/example/input”。 cd /opt/client source bigdata_env
以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。切换到客户端安装目录，例如：/opt/client。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证如果当前集群为安全集群，执行以下命令认证当前用户，当前
[EnvironmentVariableName] 添加由EnvironmentVariableName指定的环境变量至executor进程。用户可以指定多个来设置多个环境变量。 - spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles 设置系统
Application的结构可分为两部分：初始化SparkContext和主体程序。 初始化SparkContext：构建Spark Application的运行环境。 构建SparkContext对象，如： new SparkContext(master, appName, [SparkHome], [jars])
问题 解决MemArtsCC使用TPCDS测试套写10TB数据，任务运行中，cc-sidecar不断重启的问题 解决MemArtsCC裸机环境长稳运行中，cc-sidecar进程故障的问题 解决存算分离场景下Spark作业失败时残留文件需要快速清理的问题 解决Spark打印ERROR日志的问题
r/spark2x/jars/8.1.0.1/spark-archive-2x.zip 说明： 此处版本号8.1.0.1为示例，具体以实际环境的版本号为准。 spark.yarn.am.extraJavaOptions 在Client模式下传递至YARN Application
hdfs://hacluster/user/spark2x/jars/xxx/spark-archive-2x.zip 说明： 此处版本号xxx为示例，具体以实际环境的版本号为准。 spark.yarn.am.extraJavaOptions 在Client模式下传递至YARN Application
控制应用程序。此外，MRS集群管理员可指定队列管理员和集群系统管理员。 动态更新配置文件。MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间的资源分配以使用量作为排列依据，使得容量小的队列有竞争
ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2); // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据 final StreamExecutionEnvironment env = Str
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