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krb5，观察是否有krb5-workstation-1.10.3-33.el6.x86_64。 处理步骤 执行以下命令卸载“krb5-workstation”软件和依赖的软件： rpm -e krb5-workstation-1.10.3-33.el6.x86_64 在Kerberos服务节点上使用kill
nInsight-Client/”），解压软件包后获取“IoTDB/config”路径下的所有配置文件，放置到与准备放置编译出的Jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/client/conf”。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Clust
_Flume_Client.tar”为例进行描述。 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
权限修改成功后会重启LdapServer服务，请等待LdapServer服务重启成功后，重新登录MRS Manager。 建议与总结 自行安装的软件建议和系统的分开，系统软件升级可能造成兼容性问题。 父主题： 登录集群Manager常见异常问题
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
配置MRS集群节点引导操作 MRS节点引导操作概述 准备MRS节点引导操作脚本 添加MRS节点引导操作安装第三方软件 查看MRS节点引导操作执行记录 父主题： 管理MRS集群节点
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Junit插件 开发环境的基本配置。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行配置。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件。 支持7-Zip
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的
配置HetuEngine查询容错执行能力 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 HetuEngine查询容错执行能力介绍 当集群中的节点因网络、硬件或软件问题发生故障时，在故障节点上运行的所有查询任务都将丢失。这可能会严重影响集群生产力并造成资源浪费，尤其对于长时间运行的查询影响较大。Het
简化跨源分析操作。 图1 DBeaver访问MRS HetuEngine 约束与限制 已安装DBeaver 7.2.0版本。DBeaver软件下载链接：https://dbeaver.io/files/7.2.0/ 。 适用于LTS版的MRS 3.1.2及以后版本集群。 步骤一：创建MRS集群和计算实例
即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
IDEA中的JDK配置为Open JDK。 安装Junit插件 开发环境的基本配置。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件。 支持7-Zip 16.04版本。 准备运行环境 进行应用开发时，
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica
磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本，无法克隆创建历史版本集群。 在组件服务配置修改的参数和创建集群时选择的自定义软件配置的参数不会克隆到新集群。 资源池维度的弹性伸缩策略不支持克隆。 克隆集群时克隆作业： 未通过console平台或调用v2新增并执行作业接口提交的作业无法在克隆集群时克隆
步骤4：将原始数据导入Hive并进行分析 步骤1：创建MRS离线查询集群 进入购买MRS集群页面。 选择“快速购买”，填写软件配置参数，以“按需计费”为例。 表1 软件配置（以下参数仅供参考，可根据实际情况调整） 参数名称 参数说明 取值样例 计费模式 选择待创建的MRS集群的计费模式。
les/storm-examples/lib”中获取如下jar包： storm-hdfs-<version>.jar storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[]
es/storm-examples/lib”中获取如下jar包： storm-hbase-<version>.jar storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[]
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