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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
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
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
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
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
<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。
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
程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码（Java版） 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，基本安全认证或带ZooKeeper认证。样例工程中使用的示例认证参
指定JDBCServer节点的URL。 “CLIENT_HOME”是指客户端路径。 多租户模式与非多租户模式两种模式的JDBCServer接口相比，除连接方式不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法
程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码（Java版） 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，基本安全认证或带ZooKeeper认证。样例工程中使用的示例认证参
启动日志。 stop.log 停止日志。 postinstall.log 安装日志。 运行日志 实例名.log 运行日志。 实例名_wsf.log 接口参数校验日志。 hdfs://hacluster/hetuserverhistory/租户/coordinator或worker/appl
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
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
获取账号ID信息 使用待配置MRS与LakeFormation对接的用户，登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面获取“账号ID”、项目列表中查看项目ID。 为当前用户授权使用LakeFormation的权限。 在左上角单击“”，选择“大数据
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
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