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表示作业运行时的优先级。 “Duration” 表示作业运行使用的时间。 “Submitted” 表示作业提交到MRS集群的时间。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“Job Browser”的“Us
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
Manager页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看当前告警“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。 登录客户端的节点，执行如下命令： cd {客户端安装路径} source bigdata_env 安全模式（开启Kerberos）： kinit 组件业务用户 clickhouse client
preduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目录“/opt/client”，执行下列命令初始化环境变量。 source bigdata_env 操作步骤
data/default/table”。 是，执行5。 否，执行7。 以root用户登录客户端，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。执行如下命令： cd 客户端安装目录 source bigdata_env 如为安全模式集群，请执行kinit hbase 登录HMaster
ardinality_max_dictionary_size参数控制，默认8192）。 示例 CREATE TABLE test_codecs ON CLUSTER default_cluster ( `a` String, `a_low_card` LowCardinality(String)
s.jar到本地，并将该Jar上传到所有的HiveServer所在节点。 以客户端安装用户，登录1上传了Jar包并且安装了Hive和HDFS客户端的节点。 执行以下命令认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有Hive管理员权限的用户
2/monitoring.html#rest-api。 准备运行环境 安装客户端。在节点上安装客户端，如安装到“/opt/client”目录。 确认服务端Spark组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装包“MRS_Spark_Client.tar”。执行如下命令解压。
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
org/projects/flink/flink-docs-release-1.15。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //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);
Manager主备节点同步数据异常，pms目录下存在脏数据。 集群节点隔离后频繁上报节点故障告警。 集群退订节点过程中偶现产生误告警。 Manager上配置NAS备份进程不结束，导致节点内存升高。 NodeAgent偶现会修改nodagent.properties，有可能导致文件丢失。 MRS
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //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);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //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);
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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
以root用户登录HDFS客户端，用户密码为安装前用户自定义，请咨询MRS集群管理员。执行如下命令： 安全模式： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit hdfs 普通模式： su - omm cd 客户端安装目录 source bigdata_env
properties文件，单击“Copy Path/Reference > Absolute Path”。 事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“作业浏览器”的搜索栏，输入指定的
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