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视频以关闭Kerberos认证的MRS 3.1.0版本集群为例，介绍MRS集群创建成功后，如何使用HBase客户端创建表，往表中插入数据及修改表数据等操作。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 步骤一：创建MRS集群 进入购买MRS集群页面。 在服务列表中搜索“MapReduce服务
customErrorPage=false并重启spark2x服务 （JobHistory2x、JDBCServer2x和SparkResource2x三个实例对应的参数都需要修改）。 升级更新节点环境上的curl版本。具体curl版本升级方法如下： 下载curl安装包（http://curl.haxx.se/download/）。
MRS集群角色部署规则 服务名称 依赖关系 角色名称 角色业务部署建议 OMSServer - OMSServer 部署在Master节点上，不支持修改。 ClickHouse 依赖ZooKeeper CHS（ClickHouseServer） 所有节点均可部署。 角色实例部署数量范围：2~256，必须为偶数个。
BC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd 客户端安装目录/JDBC 或：cd 客户端安装目录/JDBCTransaction chmod 700 clickhouse-examples-*
truststore ssl/ vi /opt/hadoopclient/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml 修改如下两个参数的路径详细为相对地址路径。 security.ssl.keystore: ssl/flink.keystore security
cd /opt/client source bigdata_env kinit test（test为6创建的用户名，如果该用户首次登录，需修改初始密码） hdfs dfs -mkdir /user/example hdfs dfs -mkdir /user/example/input
Interceptors Flume的拦截器（Interceptor）支持在数据传输过程中修改或丢弃传输的基本单元Event。用户可以通过在配置中指定Flume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的
497。 Core和Task节点总数最大值为500，如果用户需要的Core/Task节点数大于500，可以联系技术支持人员或者调用后台接口修改数据库。 -缩容时Core节点数大于3或者Task节点数大于0可以进行节点删除。例如，当前集群Core节点和Task节点数均为5，Core
sqoop目录下并解压。 tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 进入解压完成的目录，修改配置。 cd /opt/sqoop/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/conf cp sqoop-env-template
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，手动扩缩容的场景客户可以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
sqoop目录下并解压。 tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 进入解压完成的目录，修改配置。 cd /opt/sqoop/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/conf cp sqoop-env-template
（可选）在开发环境中（例如IntelliJ IDEA中），运行此样例代码需要设置运行用户，设置运行用户有两种方式，添加环境变量HADOOP_USER_NAME或者修改代码。设置环境变量方法具体如下： 选中需要运行的样例程序HdfsExample.java或者ColocationExample.java，右键工程，选择“Run
est、sendHttpDeleteRequest方法，发送POST、GET、PUT、DELETE请求，执行登录认证、添加用户、查找用户、修改用户、删除用户的操作。 运行“ExportUsers”类，运行成功会有如下日志信息： 2020-10-19 14:25:02,845 INFO
序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。 KeyedStream：DataStream通过keyBy分组
序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。 KeyedStream：DataStream通过keyBy分组
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