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hasNext) { val c = it.next() // 判断cf和qualifile是否相同 if (columnFamily.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c)))
hasNext()) { Cell c = it.next(); // 判断cf和qualifile是否相同 if (columnFamily.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c)))
hasNext) { val c = it.next() // 判断cf和qualifile是否相同 if (columnFamily.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c)))
确认配置无误后，单击“提交”完成ELB配置。 单击创建的监听器所在行的“查看/添加后端服务器”，在“后端服务器”界面查看ELB与后端服务器连接是否正常。 在MySQL客户端使用ELB访问Doris 登录安装了MySQL的节点，执行以下命令连接Doris，详细操作请参见快速使用Doris：
s 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 region_id 是 String 参数解释： 区域id，例如cn-north-4。 约束限制： 不涉及 取值范围： 长度为[1-255]个字符。 默认取值： 不涉及 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 scope
对于没有配置在OBS权限控制的用户，且没有配置AK、SK时，将以集群配置的委托在“对象存储服务”项目下所拥有的权限访问OBS。 无论用户是否配置OBS权限控制，只要配置AK、SK时，将以AK、SK的权限访问OBS。 映射关系的修改、创建、删除需要用户有Security Administrator权限。
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
properties 修改如下内容： 更改“userName”的参数值为提交任务的人机用户名，例如“userName=oozieuser”。 是否是跨安全集群的DistCp。 是，执行步骤7。 否，则执行步骤9。 对两个集群进行跨Manager集群互信。 备份并且修改workflow
"actual"，会出现如下图所示五个配置项，可参考表1配置具体参数。 表1 参数配置说明 配置项 描述 取值要求 enable.advertised.listener 是否开启“advertised.listeners”配置，默认值为“false”。 配置“enable.advertised.listener”参数值为“true”。
Broker安装后的工作日志。 prestart.log Broker启动前的工作日志。 checkService.log Broker启动是否成功的检查日志。 start.log Broker进程启动日志。 stop.log Broker进程停止日志。 checkavailable
hasNext) { val c = it.next() // 判断cf和qualifile是否相同 if (columnFamily.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c)))
的请求。 服务端会根据登录的用户，找到其属于的用户组和角色。 服务端获得用户组拥有的所有权限和角色拥有的所有权限的并集。 服务端判断客户端是否有权限访问其请求的资源。 示例场景（RBAC）： HDFS中有三个文件fileA、fileB、fileC。 定义角色roleA对fileA
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
ace下随机选择一个实例连接，详细URL参见URL连接介绍。 客户端成功连接ProxyServer服务，ProxyServer服务首先确认是否有该租户的JDBCServer存在，如果有，直接将Beeline连上真正的JDBCServer；如果没有，则以YARN-Cluster模式
properties 修改如下内容： 更改“userName”的参数值为提交任务的人机用户名，例如“userName=oozieuser”。 是否是跨安全集群的DistCp。 是，执行步骤7。 否，则执行步骤9。 对两个集群进行跨Manager集群互信。 备份并且修改workflow
ite.xml”中配置“mapreduce.job.maps”项。 说明： 指定的InputFormat类用来控制map任务个数，注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int n) 核心接口，指定MapReduce作业的reduce个数。默认
hasNext()) { Cell c = it.next(); // 判断cf和qualifile是否相同 if (columnFamily.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c)))
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