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创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。
创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。
指定日志路径。 -v 指定日志中的额外信息。 -m <num_maps> 最大的同时运行的执行拷贝的任务数。 -numListstatusThreads 构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数，该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update
lete database：操作的数据库名称 ts：操作时间，13位时间戳 table：操作的表名 data：数据增加/删除/修改之后的内容 old：数据修改前的内容或者表修改前的结构定义 sql：DDL操作的SQL语句 def：表创建与表修改的结构定义 xid：事务唯一ID c
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
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
lete database：操作的数据库名称 ts：操作时间，13位时间戳 table：操作的表名 data：数据增加/删除/修改之后的内容 old：数据修改前的内容或者表修改前的结构定义 sql：DDL操作的SQL语句 def：表创建与表修改的结构定义 xid：事务唯一ID c
框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便
JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 需要在运行样例代码的本机hosts文件中设置访问节点的主机名和IP地址映射，主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 单击IDEA右边Maven窗口的“Reimport All Maven Projects”，进行maven项目依赖import。
支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。
支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。
uEngine计算实例配置时，对应的租户有足够的内存和CPU资源。 创建HetuEngine计算实例时必须使用“叶子租户”类型的租户，只有叶子租户的队列才能提交Yarn任务。 为了避免资源竞争带来的不确定性因素，建议为HetuEngine使用的租户创建独立资源池。 HetuEng
最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源，租户不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。
se集群的网络需要打通，保证两个集群ClickHouse实例节点网络可以互通。 步骤2：在目标集群配置文件中增加源集群的ZooKeeper信息 通过在目标集群的ClickHouse配置文件中添加源集群的ZooKeeper信息，将源集群中的ZooKeeper作为迁移过程中的辅助ZooKeeper。
说明： 对于Cluster的Create操作鉴权主要涉及以下两个场景： 集群开启了“auto.create.topics.enable”参数后，客户端向服务的还未创建的Topic发送数据的场景，此时会判断用户是否有集群的Create权限 对于用户创建大量Topic的场景，如果授予用户Cluster
依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有
说明： 对于Cluster的Create操作鉴权主要涉及以下两个场景： 集群开启了“auto.create.topics.enable”参数后，客户端向服务的还未创建的Topic发送数据的场景，此时会判断用户是否有集群的Create权限 对于用户创建大量Topic的场景，如果授予用户Cluster
/driver/oracle”目录，单击上传2获取的Oracle驱动文件。 单击驱动文件所在行的“Permission”列的值，勾选“User”列的“Read”和“Write”，“Group”列的“Read”和“Other”列的“Read”，单击“Set”。 通过使用HDFS命令直接上传：
依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有
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