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txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath
将共享集群可用空闲资源并自动突破阈值，继续使用系统内存以保证查询任务的稳定执行。与此同时，在Workload Group中引入了查询排队的功能，在创建Workload Group时可以设置最大查询数，超出最大并发的查询将会进行队列中等待执行，以此来缓解高负载下系统的压力。 Doris租户角色和用户关联关系介绍
创建FlinkServer作业前准备 访问FlinkServer WebUI界面 创建FlinkServer应用 创建FlinkServer集群连接 创建FlinkServer数据连接 创建FlinkServer流表源 父主题： 使用Flink
使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）
public void init(ProcessorContext context) { // 在本地保留processor context，因为在punctuate()和commit()时会用到 this.context
hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:561) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:472) at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor
提供三种方式对工作流进行操作，详情请参见Oozie应用开发常见问题。 Shell命令 Java API Hue Oozie客户端提供了比较完整的examples示例供用户参考，包括各种类型的Action，以及Coordinator以及Bundle的使用。以客户端安装目录为“/opt/client”为例，e
HetuEngine样例程序（Java） 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过JDBC方式实现查询HetuEngine SQL任务 父主题： 开发HetuEngine应用
hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:561) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:472) at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor
创建FlinkServer作业前准备 访问FlinkServer WebUI界面 创建FlinkServer应用 创建FlinkServer集群连接 创建FlinkServer数据连接 创建FlinkServer流表源 父主题： 使用Flink
MRS对接LakeFormation云服务 LakeFormation服务概述 配置LakeFormation数据连接前准备 创建集群时配置LakeFormation数据连接 通过Ranger为MRS集群内用户绑定LakeFormation角色 父主题： 周边云服务对接
Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
策略，可参考创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本）。 重启策略也可以通过Flink的配置文件“客户端安装目录/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”中的参数“restart-strategy”指定，为全局配置，
和高效。表格式只支持TextFile和RCFile。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 使用客户端安装用户登录客户端所在节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录，如：/opt/client。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source
使用Flume Flume向Spark Streaming提交作业后报类找不到错误 Flume客户端安装失败 Flume客户端无法连接服务端 Flume数据写入组件失败 Flume服务端进程故障 Flume数据采集慢 Flume启动失败
如果作业所在的分组不存在，则会自动先创建该分组。当前用户就是该分组的创建者，拥有该分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 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）。
此功能用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 若集群详情页面没有“组件管理”页
Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
此副本数不允许超过节点个数。 Consumer客户端的配置参数“fetch.message.max.bytes”大小 Consumer客户端的配置参数“fetch.message.max.bytes”必须大于等于Producer客户端每次产生的消息最大字节数。如果参数的值太小，可
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