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job_1468241424339_0002 16434 [main] INFO org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl - Submitted application application_1468241424339_0002
恢复HDFS NameNode元数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对NameNode进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对NameNode进行恢复数据操作。
配置HDFS DataNode数据均衡 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地
配置HDFS DataNode数据均衡 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地
BaseSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
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
选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索参数“sasl.enabled.mechanisms”，修改参数值为“GSSAPI,PLAIN”，单击“保存”。 登录ClickHouse服务所在Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 配置
恢复Manager数据（MRS 3.x及之后版本） 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对FusionInsight Manager系统进行重大数据调整等操作后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，需要对Manager进行恢复数据操作。
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
BaseSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
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
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
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
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
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
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
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供HBase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
keystore-password”和“security.ssl.truststore-password”的值，需要使用Manager明文加密API进行获取，执行curl -k -i -u user name:password -X POST -HContent-type:application/json
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