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"locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表，并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT, name STRING) row format delimited fields
单击“Activate”，转化当前拓扑为激活状态。 去激活拓扑 单击“Deactivate”，转化当前拓扑为去激活状态。 重部署拓扑 单击“Rebalance”，将当前拓扑重新部署执行，需要输入执行重部署的等待时间，单位为秒。一般在集群中节点数发生变化时进行，以更好利用集群资源。 删除拓扑 单击“Kil
处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以root用户登录客户端所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令进入HDFS客户端安装目录。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有supergroup组权限的用户（普通集群跳过该步骤）
ata1.txt，input_data2.txt到此目录，操作如下： 执行以下命令进入HDFS客户端目录并认证用户。 cd HDFS客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 （该用户需要具有操作HDFS的权限，首次认证需要修改密码） 执行以下命令创建“/tmp/input”目录。
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 Spark jar包冲突也可以参考常见jar包冲突处理方式。 父主题：
strings 参数解释： 角色部署信息。可以指定节点组中部署的角色，该参数是一个字符串数组，每个字符串表示一个角色表达式。 角色表达式定义： 当该角色在节点组所有节点部署时： {role name}，如“DataNode”。 当该角色在节点组指定下标节点部署时：{role name}:{index1}
preduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目录“/opt/client”，执行下列命令初始化环境变量。 source bigdata_env 操作步骤
"locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表，并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT, name STRING) row format delimited fields
网络问题导致运行应用程序时出现异常 问题 应用程序在Windows环境下运行时，发现连接不上MRS集群，而在Linux环境下（和安装了MRS集群的机器是同一个网络）却运行正常。 回答 由于Kerberos认证需要使用UDP协议，而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口，导致
left()等函数截取中文字符时，不能把中文当做1个字符长度来处理，导致报编码问题。 处理步骤 登录Impala客户端安装节点，执行以下命令。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 执行以下命令创建表。 impala-shell -d bigdata 执行以下命令查询表数据。
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
properties文件，单击“Copy Path/Reference > Absolute Path”。 事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。
2/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。 确认服务端Spark组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装包“MRS_Spark_Client.tar”。执行如下命令解压。
s.jar到本地，并将该Jar上传到所有的HiveServer所在节点。 以客户端安装用户，登录1上传了Jar包并且安装了Hive和HDFS客户端的节点。 执行以下命令认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有Hive管理员权限的用户
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