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例如，作业ID为85，则执行如下命令： start job -j 85 -s 显示“SUCCEEDED”信息，则说明作业启动成功。 Submission details Job ID: 85 Server URL: https://10.0.0.0:21351/loader/ Created by: admin
例如，作业ID为7，则执行如下命令： start job -j 7 -s 显示“SUCCEEDED”信息，则说明作业启动成功。 Submission details Job ID: 7 Server URL: https://10.0.0.0:21351/loader/ Created by: admintest
例如，作业ID为85，则执行如下命令： start job -j 85 -s 显示“SUCCEEDED”信息，则说明作业启动成功。 Submission details Job ID: 85 Server URL: https://10.0.0.0:21351/loader/ Created by: admin
例如，作业ID为7，则执行如下命令： start job -j 7 -s 显示“SUCCEEDED”信息，则说明作业启动成功。 Submission details Job ID: 7 Server URL: https://10.0.0.0:21351/loader/ Created by: admintest
OnHbaseJavaExample中的JavaHBaseBulkPutExample文件： public static void main(String[] args) throws Exception{ if (args.length < 2) { System
finished_step Integer 参数解释： 当前已完成的步骤数。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 job_main_id String 参数解释： 作业主ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 job_step_id String
${HBASE_HOME}/tools/* hbase org.apache.hbase.hbck1.OfflineMetaRepair -details 命令执行后，打印“Success”表示执行成功，继续执行6.g；如果命令执行失败，需执行8。 执行以下命令创建一个HDFS中
hadoop.hbase.master.HMaster.abort(HMaster.java:2474) java.io.IOException: failed log splitting for 10-91-9-131,16020,1469689987884, will retry ?at
xample”。 对于“hive-jdbc-example”样例工程，还需将以下文件放置到“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下： 准备集群认证用户信息获取的认证文件“user.keytab”和“krb5.conf”。 准备运行环境配置文件获取的配置文件“core-site
更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase { public static void main(String[] args) throws Exception { String userPrincipal = "sparkuser";
re-site.xml”、“hiveclient.properties”文件放到样例工程的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下。 导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境中。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File
ite.xml与spark-defaults.conf文件的路径。 运行程序。 查看调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/mav
keytab”与“krb5.conf”，以及准备运行环境时获取的集群配置文件都放置到样例工程中的“hbase-example\src\main\resources\conf”目录中。其他样例项目配置文件放置及样例代码执行注意事项指导，请参考对应样例项目“README.md”文档。
***********/ | LogAdapter.java:45 2018-12-06 11:06:52,744 | INFO | main | STARTUP_MSG: 以上日志说明，DataNode先被其他进程关闭，然后健康检查失败，2分钟后，被NodeAgent启动DataNode进程。
hadoop.hbase.master.HMaster.abort(HMaster.java:2474) java.io.IOException: failed log splitting for 10-91-9-131,16020,1469689987884, will retry ?at
r角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hive的操作相同，详情请参见Hive用户权限管理。 在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能
执行SparkSql语句 在“Database”右侧下拉列表选择一个SparkSql中的数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行，单击
如为安全模式集群，请执行kinit hbase 登录HMaster WebUI，在导航栏选择“Procedure & Locks”，在Procedures查看是否有处于Waiting状态的process id。如果有，需要执行以下命令将procedure lock释放： hbase hbck -j 客户端安装目
否，执行19。 运行命令service named stop将DNS服务停掉，如果出现“Shutting down name server BIND waiting for named to shut down (28s)”如下结果，即说明DNS服务停止成功。然后将“/etc/resolv.c
单击，在“Databases”下可以显示Hive中所有的数据库。 执行HiveQL语句 选择“Query Editors > Hive”，进入“Hive”。 单击，在“Databases”下选择一个数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。
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