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创建FlinkServer作业前准备 访问FlinkServer WebUI界面 创建FlinkServer应用 创建FlinkServer集群连接 创建FlinkServer数据连接 创建FlinkServer流表源 父主题： 使用Flink
清除ClickHouse默认用户密码 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 配置 > 全部配置”，搜索参数“ALLOW_CLEAR_INTERNAL_ACCOUNT_PASSWORD”，并修改参数值为“true”。 使用root用户登录Clic
Flink作业引擎概述 Flink用户权限管理 Flink客户端使用实践 创建FlinkServer作业前准备 创建FlinkServer作业 管理FlinkServer作业 Flink运维管理 Flink性能调优 Flink客户端常见命令说明 Flink常见问题 签发Flink证书样例
用开发常见问题。 Shell命令 Java API Hue Oozie客户端提供了比较完整的examples示例供用户参考，包括各种类型的Action，以及Coordinator以及Bundle的使用。以客户端安装目录为“/opt/client”为例，examples具体目录为“
步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 如果通过Manager界面操作，需要已登录MRS集群Manager界面，详情请参考访问MRS集群Manager。 通过管理控制台同步配置 同步集群配置： 登录MRS管理控制台，单击待操作的集群名称。 在集群详情页，单击页面右上角“配置 >
参见快速使用Hive进行数据分析登录Hive客户端，验证Ranger是否已经完成集成Hive。 以客户端安装用户登录客户端安装节点，执行如下命令，进入hive beeline。 source /opt/client/bigdata_env beeline 执行如下命令，建立连接并使用testuser登录。
public void init(ProcessorContext context) { // 在本地保留processor context，因为在punctuate()和commit()时会用到 this.context
userlocalFileCollect参数进行配置。 false spark.sql.uselocalFileCollect 是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用HDFS，以及原生内存方式好。
Kafka Kafka jar包冲突列表 Jar包名称 描述 kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的包。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
在Session级别关闭隐式转换 登录HetuEngine客户端。 执行以下命令，关闭隐式转换功能。 set session implicit_conversion=false; 在Session级别关闭UDF函数运算结果的隐式转换 登录HetuEngine客户端。 执行以下命令，关闭隐式转换功能。
CLUSTER关键字的表监控查询。 复制表数据同步 数据同步菜单路径 MRS 3.2.0之前版本：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 数据同步状态”。 MRS 3.2.0及之后版本，登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务
用，无法对Web上层服务提供安全认证功能，可能引起无法登录MRS Manager。 可能原因 Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令，查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。
可能原因 ZooKeeper服务异常。 HDFS服务异常。 HBase服务异常。 网络异常。 处理步骤 检查ZooKeeper服务状态。 登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 在服务列表中，查看ZooKeeper健康状态是否为“良好”。 是，执行2.a。 否，执行1.c。
etuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine JDBC Server的连接。 父主题： 开发HetuEngine应用
开发ClickHouse应用 ClickHouse应用程序开发思路 配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题：
开发ClickHouse应用 ClickHouse应用程序开发思路 配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题：
able-lock节点（默认路径/hbase/table-lock）下残留有新建的表名，请问该如何清理？ 回答 操作步骤如下： 在安装好客户端的环境下，使用hbase用户进行kinit认证。 执行hbase zkcli命令进入ZooKeeper命令行。 在ZooKeeper命令行中执行ls
ive_examples”，记作$HCAT_CLIENT，并确保已经安装好客户端。 export HCAT_CLIENT=/opt/hive_examples/ 执行以下命令用于配置环境变量信息（以客户端安装路径为/opt/client为例）。 export HADOOP_
在Hive命令行执行drop表只删除了外部表的表结构，并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。 处理步骤 使用root用户登录安装客户端的节点，并认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群跳过此操作）
SQL。在实际运用中，HetuEngine管理员可选择通过配置“维护实例”等，开启物化视图的自动创建与自动刷新功能。业务用户可以通过配置客户端Session来获得基于自动创建的物化视图的自动改写与提速。 该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度，带来业务无感知的分析加速效
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