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kafka topic name"); System.out.println("<bootstrap.servers> is the ip:port list of brokers"); System.out.println("********************
全信息后，例如修改数据库用户密码，新密码将使用新的密钥加密。 更新集群密钥需要停止集群，集群停止时无法访问。 前提条件 已确认主备管理节点IP。 停止依赖集群运行的上层业务应用。 更新MRS集群密钥（MRS 3.x及之后版本） 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
great security risks. It is recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted
Yarn常用配置参数 队列资源分配 Yarn服务提供队列给用户使用，用户分配对应的系统资源给各队列使用。完成配置后，您可以单击“刷新队列”按钮或者重启Yarn服务使配置生效。 参数入口： MRS 3.x之前的版本集群执行以下操作： 用户在MRS控制台上，选择“租户管理 > 资源分布策略”。
orc_row_index_stride = 10000, orc_stripe_size = 67108864 )
select map_values(map(array['num1','num2'],array[11,12]));-- [11, 12] map_zip_with(map(K, V1), map(K, V2), function(K, V1, V2, V3)) 描述：通过将函数应用于具有相
亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 图1 Flink架构 在本示例中，使用MRS集群内置的Flink WordCount作业程
执行如下命令，生成HFile文件。 hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools.bulkload.ImportData -Dimport.skip.bad.lines=true-Dimport.separator=<separator>-Dimport.bad.lines.outpu
<name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value> 如果当前的应用开发工程配置项中包含该配置项
Geospatial函数 HyperLogLog函数 UUID函数 Color函数 Session信息 Teradata函数 Data masking函数 IP Address函数 Quantile digest函数 T-Digest函数 Set Digest函数 父主题： HetuEngine常见SQL语法说明
OPTIONS('TIMESTAMPFORMAT'='timestampFormat') SKIP_EMPTY_LINE：数据加载期间，此选项将忽略CSV文件中的空行。 OPTIONS('SKIP_EMPTY_LINE'='TRUE/FALSE') 可选：SCALE_FACTOR：针对
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
<name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value> 如果当前的应用开发工程配置项中包含该配置项
node-cache-short-circuit.enable”的不同配置控制是否允许访问ECS元数据接口，从而控制是否允许触发ECS流控。 MRS集群支持通过委托获取临时AKSK访问OBS。临时AKSK通过ECS元数据接口获取。ECS元数据接口有单机器5分钟140次的流控阈值，触发流控后机器被加入黑名
Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Impala的应用程序支持使用Java、Python两种语言进行开发。推荐使用Eclipse工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。 Impala应用开发环境简介 根据场景开发工程 提供了Java、Python两种不同语言
hive_sync_test3 --partition-value-extractor org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor --support-timestamp 表1 参数说明 命令 描述 必填 默认值 --database
在开始开发应用前，需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支持多种语言进行开发，一般使用Java为主，推荐使用Eclipse或者IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备本地应用开发环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解Kudu各部件的编程接口。
<name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value> 如果当前的应用开发工程配置项中包含该配置项
图5 配置“Dependencies” 单击“Apply”，单击“OK”。 配置Maven。 参考配置华为开源镜像仓章节描述，增加开源镜像仓地址等配置信息到本地Maven的“setting.xml”配置文件。 修改完成后，在IntelliJ IDEA选择“File > Settings
RegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息：HBase元数据、HMaster地址。 HMaster通过ZooKeeper随时感知各个RegionServer的健康状况，以便进行控制管理。 HBase也可以部署多个HMaster，类似HDFS
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