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keytab通过YARN分发到Spark on YARN的container目录下，因此KafkaClient中对于“keyTab”的配置路径必须为相对jaas.conf的所在路径，例如“./user.keytab”。principal修改为自己创建的用户名及集群域名。 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。
生产者通过此参数值，创建与Broker之间的连接。 security.protocol 安全协议类型。 生产者使用的安全协议类型，当前安全模式下仅支持SASL协议，需要配置为SASL_PLAINTEXT。 sasl.kerberos.service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。
生产者通过此参数值，创建与Broker之间的连接。 security.protocol 安全协议类型。 生产者使用的安全协议类型，当前安全模式下仅支持SASL协议，需要配置为SASL_PLAINTEXT。 sasl.kerberos.service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。
当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，系统管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信，每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。
4：只显示最后的4个字符，其他用x代替。 Partial mask: show first 4：只显示开始的4个字符，其他用x代替。 Hash：用值的哈希值替换原值，采用的是hive的内置mask_hash函数，只对string、char、varchar类型的字段生效，其他类型的字段会返回NULL值。
假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算用户的消费金额信息：即用
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) //获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层
在服务端配置用户创建topic的权限。 开启Kerberos认证的安全集群将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。配置完后重启kafka服务。未开启Kerberos认证的普通集群无需此配置。 用户使用
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) // 获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
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col1 回答 出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hive同步
col1 回答 出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hudi常见问题
同一个集群的自定义自动化脚本名称不允许相同。 只能由英文字母、数字、空格以及“_”和“-”组成，不能以空格开头，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 uri 是 String 参数解释： 自定义自动化脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。 OBS桶的路径：直
查看此进程中占用CPU高的线程。 使用命令top -H -p <PID>即可打印出某进程<PID>下的线程的CPU耗时信息。 一般某个进程如果出现问题，是因为某个线程出现问题了，获取查询到的占用CPU最高的线程号。 或者使用命令ps -mp <PID> -o THREAD,tid
mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt”
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
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