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使用Kafka Token认证 操作场景 Token认证机制是一种轻量级身份认证机制，无需访问Kerberos认证，可在API中使用。 代码样例 Token认证机制支持API，用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下：
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
配置ClickHouse对接OpenLDAP认证系统 ClickHouse支持和OpenLDAP进行对接，通过在ClickHouse上添加OpenLDAP服务器配置和创建用户，实现账号和权限的统一集中管理和权限控制等操作。此方案适合从OpenLDAP服务器中批量向ClickHouse中导入用户。
新增并执行作业 功能介绍 在MRS集群中新增并提交一个作业。 需要先在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步，然后再通过该接口提交作业。 如需使用OBS加密功能，请先参考“MRS用户指南 > 管理现有集群 > 作业管理 > 使用OBS加密
Flink安全认证机制说明 Flink认证和加密 Flink集群中，各部件支持认证。 Flink集群内部各部件和外部部件之间，支持和外部部件如YARN、HDFS、ZooKeeprer进行Kerberors认证。 Flink集群内部各部件之间，如Flink client和JobMa
Flink安全认证机制说明 Flink认证和加密 Flink集群中，各部件支持认证。 Flink集群内部各部件和外部部件之间，支持和外部部件如YARN、HDFS、ZooKeeprer进行kerberors认证。 Flink集群内部各部件之间，如Flink client和JobMa
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
终止作业 功能介绍 在MRS集群中终止指定作业。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/{job_execution_id}/kill 表1 路径参数
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
Spark应用开发建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist(
快速开发Kafka应用 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量
在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
升级MRS集群Master节点规格 随着用户业务的增长，Core节点的扩容，CPU使用率变高，而Master节点规格已经不满足用户需求时，则需要升级Master节点规格。本章节介绍Master节点规格升级的操作流程。 升级MRS集群Master节点规格前提条件 确认是否开启了主机安全服务（Host
数组函数和运算符 下标操作符：[] 描述：下标操作符用于访问数组中的元素，并从1开始建立索引。 select myarr[5] from (values array [1,4,6,78,8,9],array[2,4,6,8,10,12]) as t(myarr); _col0
编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。
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