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1-jar-with-dependencies.jar ，拷贝到“/opt/impala_examples”下 开启Kerberos认证的安全集群下把从4获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到/opt/impala_examples/conf下。普通集群可跳过该步骤。 在
out”文件中，用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看运行的作业如图10。选择“Task Managers ”查看提交的任务如图11。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图12。 图10 运行的作业 图11 提交的任务 图12
配置参数 说明 示例 server.url Loader服务的浮动IP地址和端口（21351）。 为了兼容性，此处支持配置多个IP地址和端口，并以“,”进行分隔。其中第一个必须是Loader服务的浮动IP地址和端口（21351），其余的可根据业务需求配置。 10.0.0.1:21351 authentication
exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs
streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark
配置参数 说明 示例 server.url Loader服务的浮动IP地址和端口（21351）。 为了兼容性，此处支持配置多个IP地址和端口，并以“,”进行分隔。其中第一个必须是Loader服务的浮动IP地址和端口（21351），其余的可根据业务需求配置。 10.0.0.1:21351 authentication
reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
out”文件中，用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看运行的作业如图10。选择“Task Managers ”查看提交的任务如图11。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图12。 图10 运行的作业 图11 提交的任务 图12
reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
out”文件中，用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看运行的作业如图13。选择“Task Managers ”查看提交的任务如图14。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图15。 图13 运行的作业 图14 提交的任务 图15
out”文件中，用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看运行的作业如图13。选择“Task Managers ”查看提交的任务如图14。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图15。 图13 运行的作业 图14 提交的任务 图15
Kafka的Topic读写用户组。添加入本组的用户，拥有所有Topic的读写权限。 cdladmin CDL的管理员用户组，只有此组中的用户才可以访问CDL的API。 cdl CDL的普通用户组，属于该组的用户可以执行CDL的创建和查询操作。 storm Storm的普通用户组，
--xid 显示指定ID的连接属性 -n,--name 显示指定名称的连接属性 job -a,--all 显示所有作业信息 -j,--jid 显示指定ID的作业信息 -n,--name 显示指定名称的作业信息 submission -j,--jid 显示指定作业的提交记录 -d,--detail
stderr/stdin/syslog Yarn服务上运行的应用所对应的container日志。 yarn-application-check.log Yarn服务上运行的应用检查日志。 yarn-appsummary.log Yarn服务上运行的应用的运行结果日志。 yarn-switch-resourcemanager
该用户需要从属于hadoop、supergroup、hive组，同时添加Oozie的角色操作权限。如果使用Hive多实例，该用户还需要从属于具体的Hive实例组，如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器（任意实例）URL，如“https://10
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
该用户需要从属于hadoop、supergroup、hive组，同时添加Oozie的角色操作权限。若使用Hive多实例，该用户还需要从属于具体的Hive实例组，如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器（任意实例）URL，如“https://10
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
MRS实现了节点级别跨进程的缓存服务meta，用于缓存临时AKSK。 使用场景：适用于通过委托使用临时aksk访问OBS的Spark，Hadoop等Yarn作业。配置在客户端core-site.xml中。 升级完默认配置变更为false，MRS集群上的Yarn应用进程首先从节点级
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