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request.log Jetty服务的请求日志 日志级别 Hive提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是ERROR、WARN、INFO、DEBUG，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述
以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 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“$SPARK_HOME”
DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 请参考修改集群服务配置参数，进入Kafka的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 日志格式 Kafka的日志格式如下所示：
上传软件包。以user用户将软件包上传到将要安装Flume服务客户端的节点目录上，例如“/opt/client” user用户为安装和运行Flume客户端的用户。 解压软件包。 以user用户登录将要安装Flume服务客户端的节点。进入安装包所在目录，例如“/opt/client”，执行如下命令解压安装包到当前目录。
左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 单击“保存”，然后单击“确定”，成功后配置生效。 日志格式 表3 日志格式 日志类型 格式 示例 运行日志 <yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS>|<Log Level>|<产生该日志的线程名字>|<l
上传软件包。以user用户将软件包上传到将要安装Flume服务客户端的节点目录上，例如“/opt/client” user用户为安装和运行Flume客户端的用户。 解压软件包。 以user用户登录将要安装Flume服务客户端的节点。进入安装包所在目录，例如“/opt/client”，执行如下命令解压安装包到当前目录。
左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 单击“保存”，然后单击“确定”，成功后配置生效。 日志格式 表3 日志格式 日志类型 格式 示例 运行日志 <yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS>|<Log Level>|<产生该日志的线程名字>|<log中的message>|<日志事件的发生位置>
er”表示角色名称，配置项针对角色的全部实例。 图3 配置参数导航树 在服务节点下的参数属于服务级别的配置参数，在角色节点下的参数是角色级别的配置参数，可参考修改MRS角色实例参数。 在导航树选择指定的参数分类，并在右侧修改参数值。 不确定参数的具体位置时，支持在右上角输入参数名
用户”，下载参考准备MRS应用开发用户准备的开发用户的认证凭据。 代码样例 以下代码片段仅为演示，具体代码参见“com.huawei.bigdata.iotdb.SessionbyKerberosExample”类。 在Manager界面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”，查看待连接的IoTDBServer所在的节点IP。
使用root用户登录ClickHouse客户端节点，创建运行目录，例如“/opt/test”，在IDEA的“target”目录下获取带有“-with-dependencies”的jar包，并将jar包和idea中conf文件夹一同上传到“/opt/test”目录，如： 执行如下命令，配置环境变量并运行jar包：
编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”，勾选“default”的“建表”，单击“确定”保存。 编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”，勾选“default”的“提交”，单击“确定”保存。
资源容量 队列的资源容量（百分比）。当系统非常繁忙时，应保证每个队列的容量得到满足，而如果每个队列应用程序较少，可将剩余资源共享给其他队列。注意，所有队列的容量之和应小于100。 20 最大资源容量 队列的资源使用上限（百分比）。由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源量可能超过
B表示系列号，例如：s1中的1表示通用型I代，s2中2表示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 规格 表1 通用计算增强型（C型）弹性云服务器的规格 类型 vCPU
说明 set <key>=<value> 设置特定配置变量（键）的值。 说明： 若变量名拼错，Beeline不会显示错误。 set 打印由用户或Hive覆盖的配置变量列表。 set -v 打印Hadoop和Hive的所有配置变量。 add FILE[S] <filepath> <filepath>*
使用root用户登录ClickHouse客户端节点，创建运行目录，例如“/opt/test”，在IDEA的“target”目录下获取带有“-with-dependencies”的jar包，并将jar包和idea中conf文件夹一同上传到“/opt/test”目录，如： 执行如下命令，配置环境变量并运行jar包：
通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 ECS规格 表1 通用计算增强型（C型）弹性云服务器的规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称 虚拟化类型
HDFS客户端调用close关闭文件，NameNode收到客户端的close请求之后就会检查最后一个块的完成状态，只有当有足够的DataNode上报了块完成才可用关闭文件，检查块完成的状态是通过checkFileProgress函数检查的，打印如下： 2015-05-27 19:00:27,603
上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的“settings.xml”文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包。 将导出的Jar包上传至Linux运行环境的任意目录下，例如“/optclient”。 将工程中的“lib
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 版本元数据查询
PyFlink样例程序代码说明 通过Python API的方式提交Flink读写Kafka作业到Yarn上代码样例 下面列出pyflink-kafka.py的主要逻辑代码作为演示，在提交之前需要确保“file_path” 为要运行的SQL的路径，建议写全路径。 完整代码参见“flink-
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