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即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本，无法克隆创建历史版本集群。 在组件服务配置修改的参数和创建集群时选择的自定义软件配置的参数不会克隆到新集群。 资源池维度的弹性伸缩策略不支持克隆。 克隆集群时克隆作业： 未通过console平台或调用v2新增并执行作业接口提交的作业无法在克隆集群时克隆
即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
注意：在此处设定的输出结果序列的类型，决定了“transform”方法中“PointCollector”实际能够接收的数据类型。“setOutputDataType”中设定的输出类型和“PointCollector”实际能够接收的数据输出类型关系如下： 表4 “PointCollector”能接受到的数据类型与输出的对应关系
控其NettyClient状态是否健康，一旦发现其出现异常，即会重启NettyClient，重新与NettyServer建立连接并接收数据，以防接收的数据混乱。 RegisterServerHandler 该组件与NettySink的RegisterServerHandler功能
台类型一致的客户端软件包。 x86_64：可以部署在X86平台的客户端软件包。 aarch64：可以部署在TaiShan服务器的客户端软件包。 x86_64 仅保存到如下路径 指定客户端软件包在主OMS节点的存放路径。 勾选“仅保存到如下路径”：自定义客户端软件包在主OMS节点的
QL客户端对应的软件包，建议安装8.x版本，以Red Hat发行版本为例： 如果2的依赖库是6.x建议下载对应OS Version为Red Hat 8的MySQL软件包。 如果2的依赖库是5.x建议下载对应OS Version为Red Hat 7的MySQL软件包。 例如需安装的MySQL
以root登录主OMS节点，进入客户端配置文件所在路径（默认为“/tmp/FusionInsight-Client/”），解压软件包后获取“Kafka/config”路径下的表1中相关配置文件。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar”，下
ight-Client/”），解压软件包后获取“*\Spark\config”路径下的配置文件。并将所有的配置文件放置到与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/client/conf”。 例如客户端软件包为“FusionInsight_
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
11.7。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：1.5.4。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 Python3 用于运行Flink
HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 约束与限制 已安装DBeaver 6.3.5版本，DBeaver软件下载链接为：https://dbeaver.io/files/6.3.5/dbeaver-ce-6.3.5-x86_64-setup.exe。
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
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