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principal="super@<系统域名>" useTicketCache=false debug=false; }; 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.yarn.security.credentials
原因分析 用户登录Manager账户密码错误次数超过限制，账户被锁。 处理步骤 登录kadmin后台管理控制台。 以root用户登录安装了客户端的节点，执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令，配置环境变量。 source
select 1,'a','aaa'; create database productdb2; 使用hdfs命令将productdb数据库下的productSalesTable和productNameIndexTable 拷贝到productdb2。 refresh table productdb2
点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值 示例： JAVA_OPTS="-Xms2G -Xmx4G
间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io
node.Application.getRestartComps(Application.java:467) 解决办法 若Flume数据写入的组件未启动，启动对应组件；若组件异常，请联系服务技术支持。 Sink未启动，检查配置文件是否配置正确，若配置错误，则正确修改配置文件后重启F
点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值 示例： JAVA_OPTS="-Xms2G -Xmx4G
success to delete path /user/hdfs-examples 查看HDFS日志获取应用运行情况 您可以查看HDFS的namenode日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： 调测HDFS应用
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 shkafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 shkafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
binaries. 日志说明 日志级别默认为INFO，可以通过调整日志打印级别（DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL）来显示更详细的信息。可以通过修改log4j.properties文件来实现，如： hbase.root.logger=INFO,console log4j
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
client.skipTrash.enabled=true”。 以root用户登录集群任一Master节点。 执行如下命令编辑HDFS用到的“hdfs-site.xml”文件。 vim 客户单安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 在hdfs-site
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
scala) 通过Manager查看Kafka服务是否处于正常状态。 检查客户端命令中ZooKeeper地址是否正确，访问ZooKeeper上所存放的Kafka信息，其路径（Znode）应该加上/kafka，发现配置中缺少/kafka： [root@10-10-144-2 client]#
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
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