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sc.stop() } } Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中的HBaseSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api
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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,属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。
<产生该日志的线程名字>|<log中的message>|<日志事件的发生位置> 2020-01-19 16:05:18,589 | INFO | regionserver16020-SendThread(linux-k6da:2181) | Client will use GSSAPI
所在目录 curl -k --location-trusted -u doris用户名:用户密码 -H "label:table1_20230217" -H "column_separator:," -T test.csv http://Doris FE实例IP地址:HTTP端口/api
针对MRS 3.x及之后版本,“security.ssl.key-password”、“security.ssl.keystore-password”和“security.ssl.truststore-password”的值需要使用Manager明文加密API进行获取: curl
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting tokens for job: job_1468241424339_0002 16434 [main] INFO org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting tokens for job: job_1468241424339_0002 16434 [main] INFO org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl
jackson-databind-<version>.jar jackson-core-<version>.jar jackson-annotations-<version>.jar re2j-<version>.jar jaeger-core-<version>.jar opentracing-api
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”。
sc.stop() } } Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中的HBaseSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api
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。
sc.stop() } } Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中的HBaseSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api
sc.stop() } } Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中的AvroSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供HBase相关api
sc.stop() } } Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中的AvroSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api
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。
【示例】API方式设置Exactly once语义: env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) 【示例】资源文件方式设置Exactly once语义: # checkpoint
JDBCServer2x:4040 SparkResource2x:0 IndexServer2x:22901 spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。
JDBCServer2x:4040 SparkResource2x:0 IndexServer2x:22901 spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。
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。