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_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
deManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm
指定可以存储在znode中的数据的最大长度。单位是Byte。默认值为0xfffff，即低于1MB。 说明： 如果更改此选项，则必须在所有服务器和客户端上设置该系统属性，否则将出现问题。 0xfffff 父主题： ZooKeeper常见问题
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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
指定可以存储在znode中的数据的最大长度。单位是Byte。默认值为0xfffff，即低于1MB。 说明： 如果更改此选项，则必须在所有服务器和客户端上设置该系统属性，否则将出现问题。 0xfffff 父主题： ZooKeeper常见问题
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。
MRS 1.7.1.3补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.7.1.3 发布时间 2018-09-18 解决的问题 MRS Manager MRS Manager新增运维通道功能。 MRS Manager单击审计日志详细信息下载报错。 MRS Manag
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
NameNode和DataNode之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC和JournalNode能部署在运行Linux的服务器上。 图1 HA HDFS结构 图1中各模块的功能说明如表1所示。 表1 模块说明 名称 描述 NameNode 用于管理文件系统的命名空
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可
nProvider, simpleJdbcMapper).withTableName("GOAL").withQueryTimeoutSecs(30); WordSpout wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder
“UDF名称”最多可添加10项，“名称”可自定义，“类名”需与上传的UDF jar文件中UDF函数全限定类名一一对应。 上传UDF jar文件后，服务器默认保留5分钟，5分钟内单击确定则完成UDF创建，超时后单击确定则创建UDF失败并弹出错误提示：本地UDF文件路径有误。 在UDF列表中，
本地盘不支持扩容。 系统盘不支持扩容。 仅支持集群节点创建时默认挂载的数据盘完整扩容云硬盘（EVS）容量、磁盘分区和文件系统。 云硬盘所挂载的云服务器状态必须为“运行中”、云硬盘状态必须为“正在使用中”或“可用”才支持扩容。 数据盘扩容（一键扩容） 当集群版本为MRS 3.1.0（须安装3
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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
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