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flume_sChat.crt -text -noout，查看是否正常显示证书具体信息。 是，执行9。 否，执行6。 执行以下命令进入Flume脚本目录。 cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter_*/install/FusionInsight-Flume-*/flume/bin
若集群中没有Task节点组，请参考相关任务配置Task节点。 如果创建集群时添加了引导操作，则“执行引导操作”参数有效，开启该功能时扩容的节点会把创建集群时添加的引导操作脚本都执行一遍。 如果“新节点规格”参数有效，则表示与原有节点相同的规格已售罄或已下架，新扩容的节点将按照“新节点规格”增加。 扩容集群前需要
eline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和spark-submit脚本（运行的应用中带SQL操作），不支持使用proxy user参数去提交任务。 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient
10/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： bin/spark-submit --master yarn
所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Scala和Java样例程序 bin/spark-submit
hive-site.xml Hive任务的配置文件。 job.properties 工作流的参数变量定义文件。 script.q Hive任务的SQL脚本。 workflow.xml 工作流的规则定制文件。 执行以下命令，编辑“job.properties”文件。 vi job.properties
openssl x509 -noout -text -in ms_sChat.crt 是，执行9。 否，执行5。 执行以下命令进入Flume脚本目录。 cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter_*/install/FusionInsight-Flume-*/flume/bin
_extents。 导出流程 用户通过Loader界面进行数据导出作业，导出流程如图1所示。 图1 导出流程示意 用户也可以通过Shell脚本来更新与运行Loader作业。该方式需要对已安装的Loader客户端进行配置。 父主题： 数据导出
login manager failed,Incorrect username or password. 该脚本会自动连接到集群并调用refreshConfig.sh脚本下载并刷新客户端配置文件。 客户端默认使用安装目录下文件Version中的“wsom=xxx”所配置的浮动IP
export HCAT_HOME=/opt/Bigdata/client/Hive/HCatalog 图3 设置Sqoop的环境变量 编写Sqoop脚本 例如： /opt/Bigdata/FusionInsight_Current/1_19_SqoopClient/install/FusionInsight-Sqoop-1
所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit
例如以下命令ausearch -k process_killed |grep “.sh” ，可以看到是hdfs-daemon-ada* 脚本，关闭的DataNode进程。 停止审计kill命令方法 执行service auditd restart命令，即会清理临时增加的kill命令审计日志。
引导操作是指启动集群组件前（或后）在指定的节点上执行脚本。您可以通过引导操作来完成安装其他第三方软件，修改集群运行环境等自定义操作。 如果集群扩容，选择执行引导操作，则引导操作也会以相同方式在新增节点上执行。如果集群开启弹性伸缩功能，可以在配置资源计划的同时添加自动化脚本，则自动化脚本会在弹性伸缩的节点上执行，实现用户自定义操作。
eline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和spark-submit脚本（运行的应用中带SQL操作），不支持使用proxy user参数去提交任务。 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient
eline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和spark-submit脚本（运行的应用中带SQL操作），不支持使用proxy user参数去提交任务。另外，由于本文档中涉及的样例程序已添加安全认证，建议不要使用proxy
*从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据 * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark S
果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”）。 运行任务 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit
10/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： Spark Streaming读取Kafka 0-10 Write
jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class not found异常。 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码： bin/spark-submit
port”的值，默认为21009。 Topic的ACL设置 Topic的权限信息，需要在Linux客户端上，使用“kafka-acls.sh”脚本进行查看和设置，具体可参考Kafka用户权限说明。 针对不同的Topic访问场景，Kafka中API使用说明 场景一：访问设置了ACL的Topic
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