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warn("Start Check Keytab TGT And Relogin Job Success."); } 对于Shell客户端方式执行的任务 先执行kinit命令认证用户。 通过操作系统定时任务或者其他定时任务方式定时执行kinit命令认证用户。 提交作业执行大数据任务。 对于Spark作业
binaries. 日志说明 日志级别默认为INFO，可以通过调整日志打印级别（DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL）来显示更详细的信息。可以通过修改log4j.properties文件来实现，如： hbase.root.logger=INFO,console log4j
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 202 请求成功 400 请求失败 错误码 请参见错误码。 父主题：
点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值 示例： JAVA_OPTS="-Xms2G -Xmx4G
点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值 示例： JAVA_OPTS="-Xms2G -Xmx4G
clients.NetworkClient) Producer采用21005端口来访问Kafka，21005为非安全端口。 通过客户端命令查看topic的ACL权限设置信息。 [root@10-10-144-2 client]# kafka-acls.sh --authorizer-properties
success to delete path /user/hdfs-examples 查看HDFS日志获取应用运行情况 您可以查看HDFS的namenode日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： 调测HDFS应用
node.Application.getRestartComps(Application.java:467) 解决办法 若Flume数据写入的组件未启动，启动对应组件；若组件异常，请联系服务技术支持。 Sink未启动，检查配置文件是否配置正确，若配置错误，则正确修改配置文件后重启F
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
producer.SyncProducer) Consumer采用21005端口来访问Kafka，21005为非安全端口。 通过客户端命令查看topic的ACL权限设置信息。 [root@10-10-144-2 client]# kafka-acls.sh --authorizer-properties
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 shkafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 shkafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： Connected to the target
通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： Connected to the target
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