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x之前版本），然后选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 “客户端类型”选择“仅配置文件”，“下载路径”选择“服务器端”，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/MRS-client”。文件保存路径支持自定义。 图1 下载客户端配置文件 查询并登录主Master节点。
筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务
筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务
右键选择单击样例代码项目中的pom文件，选择“Add as Maven Project”，添加Maven项目 图2 添加Maven项目 通过Maven生成Jar包。 在Maven工具窗口，选择clean生命周期，执行Maven构建过程。 图3 选择clean生命周期，执行Maven构建过程
汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务
右键选择单击样例代码项目中的pom文件，选择“Add as Maven Project”，添加Maven项目。 图2 添加Maven项目 通过Maven生成Jar包。 在Maven工具窗口，选择clean生命周期，执行Maven构建过程。 图3 选择clean生命周期，执行Maven构建过程
把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务
SQL”区域的“Hive”，单击“Masking”页签，可以查看到自动生成的对应表的脱敏策略。例如，表hivetest02的脱敏策略“policy_synced_from_table_default_hivetest02_b”： 图3 自动生成的表的脱敏策略 父主题： Hive企业级能力增强
log可以基于Hudi表实现，基于CDC格式的数据可以转为changelog数据存储到Hudi的MOR表的log文件中，也可以基于状态后端生成Hudi的changelog数据。 优点：可以基于湖存储实现更新数据聚合一致性保证。 缺点： Hudi的MOR表中仅在log文件中存在ch
KrbServer及LdapServer开源增强特性 集群内服务认证 在使用安全模式的MRS集群中，任意服务间的相互访问基于Kerberos安全架构方案。集群内某个服务（例如HDFS）在启动准备阶段的时候，会首先在Kerberos中获取该服务对应的服务名称sessionkey（即
/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user
为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user
{BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
添加依赖包 单击“Apply”加载依赖包，然后单击“OK”完成配置。 由于运行环境不存在用户自定义的依赖包，您还需要在编包时添加此依赖包。以便生成的jar包已包含自定义的依赖包，确保Spark程序能正常运行。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”页签。
添加依赖包 单击“Apply”加载依赖包，然后单击“OK”完成配置。 由于运行环境不存在用户自定义的依赖包，您还需要在编包时添加此依赖包。以便生成的jar包已包含自定义的依赖包，确保Spark程序能正常运行。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”页签。
进度 表示作业运行进度。 组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
含的文件大于一定阈值（即spark.sql.sources.parallelSplitDiscovery.threshold参数值）时，会生成一个Job，利用Executor的并行能力去读取，从而提升执行效率。 由于权限检查在获取表元数据之后，因此当读取的parquet表包含的文件数量很多时，会在报“Missing
务，ClickHouse基于OBS的优势构建冷热分离存储架构。ClickHouse实例所在的SSD云盘存放最近时间生成并且频繁访问的“热数据”，OBS存放较早时间生成且访问不频繁的“冷数据”，在建表的时候使用TTL实现数据根据特定时间策略进行冷热存储。 图1 冷热存储原理图 表1
super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user
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