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导入并配置Flink样例工程 根据场景开发工程 提供了Scala、Java两种不同语言的样例工程，帮助用户快速了解Flink各部件的编程接口。 开发Flink应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。
分析建表语句，查看是否有建立分区、一级索引、二级索引、排序键是否指定等。 分析查询SQL是否使用了分区和索引，检查查询过滤条件比较频繁的列是否安排在建表时指定的索引及排序键的靠前位置。 数据库参数调优 通过调优数据参数，提升数据库性能，保障数据库稳定运行。
在HDFS客户端上建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 在HDFS客户端，执行如下命令获取安全认证。
组件同时只支持一种权限控制机制，当组件启用Ranger权限控制策略后，通过FusionInsight Manager创建的角色中关于该组件的权限将失效（HDFS与Yarn的组件ACL规则仍将生效），用户需通过Ranger管理界面添加策略进行资源的赋权。
该文件不需要手工创建，但其上层目录需对flume运行用户可写。 /home/omm/flume/positionfile batchSize Flume一次发送数据的最大事件数。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
“确定”完成Flink作业用户创建（首次创建的用户需使用该用户登录Manager修改密码）。
数据库建立好后，可以执行sql语句进行操作，需要建立两张表ORIGINAL和GOAL，并向ORIGINAL中插入一组数据，命令如下：（表名仅供参考，可自行设定） CREATE TABLE GOAL(WORD VARCHAR(12),COUNT INT ); CREATE TABLE
单击“系统设置 > 用户管理 > 添加用户”，为样例工程创建一个用户。 填写用户名，例如hiveuser，用户类型为“机机”用户，加入用户组supergroup，设置其“主组”为supergroup，并绑定角色hiverole取得权限，单击“确定”，如图4所示。
domain = args[5]; SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("SecurityKafkaWordCount") .getOrCreate(); //创建表示来自
操作步骤 在Storm示例工程根目录，执行mvn install编译 在Storm示例工程根目录，执行mvn eclipse:eclipse创建Eclipse工程。 在应用开发环境中，导入样例工程到Eclipse开发环境。
准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。
source bigdata_env 使用在“准备开发用户”章节创建的开发用户进行安全登录。 执行kinit命令进行“人机”用户的安全登录。 kinit用户名 例如： kinit developuser 然后按照提示输入密码，无异常提示返回，则完成了用户的kerberos认证。
准备本地应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。
domain = args[5]; SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("SecurityKafkaWordCount") .getOrCreate(); //创建表示来自
beeline 执行如下命令创建Hive分区表“table_1”，指定分区“pt='2021-12-12'”的路径为“hdfs//xxx”，指定分区“pt='2021-12-18'”的路径为“obs://xxx”： create table table_1(id string) partitioned
准备Flink安全认证 根据场景开发工程 提供了Scala、Java两种不同语言的样例工程，帮助用户快速了解Flink各部件的编程接口。 开发Flink应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。
配置Flink应用安全认证 根据场景开发工程 提供了Scala、Java两种不同语言的样例工程，帮助用户快速了解Flink各部件的编程接口。 开发Flink应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。
Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeManager已经出了问题(默认10mins)，因此在此期间，Superior调度器仍然会向该节点调度task，从而导致任务失败。
解决办法 在初始化建立Kafka消费者实例时，设置此配置项“max.partition.fetch.bytes”的值。
执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue UI里hive面板里面直接输入以下的SQL。 图1 执行Hive SQL命令 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.
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