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disableChaining().uid("map-id") .print().disableChaining().uid("print-id") 用户升级job时不允许更改算子的数据类型。 父主题： Flink常用API介绍
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mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限
时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 public class FemaleInfoCollectionPrint { public static void main(String[]
I性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class JavaDstreamKafkaWriter {
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者多个节点执行。Fragments separation表示数据在两个节点之间进行交换。Fragment type表示一个fragment如何被执行以及数据在不同fragment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定
二级索引表使用hive注册，并以json格式的值存储在HiveSERDEPROPERTIES中。由hive支持的SERDEPROPERTIES的最大字符数为4000个字符，无法更改。 父主题： 使用CarbonData
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。第一次访问Manager和Flink We
得集群节点的弹性更好，足以应对偶尔超出预期的数据峰值出现。 当某些业务场景要求在集群扩缩容之后，根据节点数量的变化对资源分配或业务逻辑进行更改时，手动扩缩容的场景需要用户登录集群节点进行操作。对于弹性伸缩场景，MRS支持通过自定义弹性伸缩自动化脚本来解决。自动化脚本可以在弹性伸缩
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。 对系统的影响 第一次访问Manager和Flink
访问Spark Web UI界面 Spark Web UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、S
准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。
版本概述 MRS集群版本类型 MRS集群版本类型分为普通版与LTS版本，不同版本集群所包含的组件内容及特性略有不同，用户可根据自身业务需求进行选择。 普通版 功能说明 普通版支持集群基础操作如配置、管理和运维等，具体可以查看用户指南。 组件介绍 除共有组件外，普通版集群还支持Pr
KEYTAB); if(args.length >= 2) { //用户更改了默认的keytab文件名，这里需要将新的keytab文件名通过参数传入 conf.put(Config.STOR
such file or directory 解决办法 适当调大堆内存（xmx）的值。 与正常启动Flume的节点进行文件和文件夹权限对比，更改错误文件或文件夹权限。 重新配置JAVA_HOME。 客户端替换“${install_home}/fusioninsight-flume-
n，但由于没有数据输入，导致获取结果不足10个，从而触发第二次计算，因此会出现RDD的DAG结构打印两次的现象。 在代码中将print算子修改为foreach(collect)，该问题则不会出现。 父主题： Spark Streaming
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