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Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致，时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 准备依赖的Jar包和配置文件。
SessionExample”。 其中修改HOST_1、HOST_2、HOST_3为IoTDBServer所在节点的业务IP，在Session对象的参数里，设置用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在节点的业务IP地址，可通过登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务
划线（_）或中划线（-）开头，只能在中间包含空格，并且不能超过99个字符。 角色 表示实例组包含哪个角色的实例。 复制源 指从指定的实例组复制配置值到新组，若为空，则新组对应的各配置值为系统默认值。 描述 只可以包含汉字、英文字母、数字、中英文逗号、中英文句号、下划线（_）、空格和换行符，并且不能超过200个字符。
\=中的4种类型字符。 向证书中心申请证书时，请提供访问密钥文件的密码并申请crt、cer、cert和pem格式证书文件，以及key和pem格式密钥文件。申请的证书需要有签发功能。 更换HA证书（MRS 3.x及之后版本） 以omm用户登录主管理节点。 选择证书和密钥文件的生成方式：
ut的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。
使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。
ut的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。
本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS客户端路径下建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1
本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS客户端路径下建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1
本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS客户端路径下建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1
30%以上的数据），建议使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的parti
使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状
newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table = client.openTable(tableName);
比对主备DBServer节点/srv/BigData/dbdata_service/data目录下的配置文件发现差距比较大。 解决办法 把主节点/srv/BigData/dbdata_service/data的内容拷贝到备节点，保持文件权限和属组与主节点一样。 修改postgresql.conf配
build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表，如果有多个master节点，则中间用半角逗号隔开。 代码样例 如下是建立连接代码片段： // 创建Kudu连接对象 KuduClient client = new
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状
build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表，如果有多个Master节点，则中间用半角逗号隔开。 代码样例 如下是建立连接代码片段： // 创建Kudu连接对象 KuduClient client = new
newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table = client.openTable(tableName);
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