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选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索参数“sasl.enabled.mechanisms”，修改参数值为“GSSAPI,PLAIN”，单击“保存”。 登录ClickHouse服务所在Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 配置
BaseSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
writeDouble(out, value / count); } } } 创建AverageAggregation的依赖接口com.test.functions.aggregation.LongAndDoubleState。 package com.test.functions
ClickHouseFunc.java路径替换 查看调测结果 ClickHouse springboot服务启动后，通过ClickHouse样例接口触发样例代码运行，在浏览器中输入需要执行具体操作的链接，如http://localhost:8080/clickhouse/executeQuery，返回结果：
ClickHouseFunc.java路径替换 查看调测结果 ClickHouse springboot服务启动后，通过ClickHouse样例接口触发样例代码运行，在浏览器中输入需要执行具体操作的链接，如http://localhost:8080/clickhouse/executeQuery，返回结果：
可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 使用Flink Jar提交SQL作业程序 FlinkServer REST API程序 flink-dist_*.jar flink-table_*.jar 可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 向Kafka生产并消费数据程序
BaseSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
e中的AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供HBase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import
e中的AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import
sasl_kerberos_realm 配置为Kafka集群的域名。 kafka.sasl_mechanisms 指定连接Kafka使用的SASL认证机制，参数值为GSSAPI。 kafka_auth_mode ClickHouse连接Kafka的认证方式，参数值选择Kerberos。 sasl_kerberos_keytab
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 M
在无法满足输入源的可回放时，只能保证AT MOST ONCE。 在无法满足输出目的的原子性写入时，只能保证AT LEAST ONCE。 【示例】API方式设置Exactly once语义： env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。 1000 spark.ui.retainedStages 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。 1000 HistoryServer HistorySe
spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。 1000 spark.ui.retainedStages 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。 1000 HistoryServer HistorySe
<系统域名> 系统随机生成 Loader系统启动与Kerberos认证用户。 HTTP/<hostname> 系统随机生成 用于连接各组件的HTTP接口，<hostname>表示集群中节点主机名。 hue 系统随机生成 Hue系统启动与Kerberos认证用户，并用于访问HDFS和Hive。
为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍
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