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import sys import os from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment) def read_sql(file_path): if not os.path.isfile(file_path):
开启ClickHouse租户CPU优先级配置 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 ClickHouse租户支持CPU优先级，该特性依赖OS的CAP_SYS_NICE能力，需要开启该能力才可以生效。 操作步骤 使用root用户登录ClickHouseServer实例节点，执行如下命令：
已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 操作步骤 在FusionInsight Manager管理界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择“更多 > 下载认证凭据”下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件并保存在本地。 图1 下载认证凭据
参数入口： MRS 3.x之前版本：需要在MRS控制台上进行配置。 MRS 3.x及之后版本：需要在FusionInsight Manager系统进行配置。 参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 如果所有的任务（map/reduce）需要读写数据至磁盘，多个
Array[String]) { val ssc = createContext(args) //启动Streaming系统。 ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createContext(args
获取样例工程并将其导入IDEA，导入样例工程依赖jar包。通过IDEA配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件，分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2
memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb 说明： 需要在FusionInsight Manager系统进行配置。 16384 Server 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁
存储目录将同步修改。 更改NodeManager单个实例的存储目录，只对单个实例生效，其他节点NodeManager实例存储目录不变。 对系统的影响 更改NodeManager角色的存储目录需要停止并重新启动集群，集群未启动前无法提供服务。 更改NodeManager单个实例的存
nt”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 MRS 3.x及之后版本的Impala客户端节点（Euler2.9及以上操作系统）需要安装Python2版本，具体请参考Impala客户端安装Python2。 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，切换到客户端安装目录。
对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）。 选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Loader”。
对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。 选择“集群 > 服务 > Loader”。 单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader
对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。 选择“集群 > 服务 > Loader”。 单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader
Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 约束与限制 需要在Manager的“系统 > 权限 > 用户”界面上创建一个LDAP中已存在的同名用户，并添加“hive”和“hadoop”用户组，该用户用于HiveServer的健康检查。
创建并购买一个包含Spark组件的MRS集群，详情可参考创建MRS集群。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，登录FusionInsight Manager页面，选择“系统 > 权限 > 用户”，添加一个人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 参考添加Spark2
import sys import os from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment) def read_sql(file_path): if not os.path.isfile(file_path):
nt”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 MRS 3.x及之后版本的Impala客户端节点（Euler2.9及以上操作系统）需要安装Python2版本，具体请参考Impala客户端安装Python2。 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，切换到客户端安装目录。
前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求。 已安装好IoTDB客户端。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 IoTDB权限：
3.1.5 待创建的MRS集群版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 组件选择 Hadoop分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 可用区 可用区1 选择集群工作区域下关联的可用区。 虚拟私有云 vpc-default 选择需要创建
使得Join计算的性能大大降低，该过程如图1所示： 图1 无同分布数据传输流程 由于数据表文件是以HDFS Block方式存放在物理文件系统中，如果能把两个需要Join的文件数据块按Join Key分区后，一一对应地放在同一台机器上，则在Join计算的Reduce过程中无需传递数据，直接在节点本地做Map
选择其中少数的几列做维度列、指标列计算。匹配这种场景下，ClickHouse的数据也是按照列存储的。如果使用select *，会大大加重系统的压力。 通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。 对
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