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backtype.storm.StormSubmitter.submitTopologyAs(StormSubmitter.java:213) 查看系统/tmp目录，发现存在user.keytab文件，且文件宿主非运行用户。 解决办法 提交拓扑时携带用户user.keytab文件。 提交拓扑时的用户需要和user
count(empno) from carbon_table_MulTI_THread").show() } } 重置（Reset）： RESET 系统响应 如果运行成功，将记录在driver日志中。 如果出现故障，将显示在用户界面（UI）中。 父主题： CarbonData语法参考
经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。
overwrite table h_p1 select 2 as id, 'a2', '2021-01-03' as dt, '19' as hh; 系统响应 可在driver日志中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
Kerberos认证服务的端口有哪些？ 问： Kerberos认证服务的端口有哪些？ 答： Kerberos认证服务的常用端口有21730（TCP）、21731（TCP/UDP）、21732（TCP/UDP）。 父主题： 用户认证及权限类
CSV文件的列分隔符，用于分隔每行的数据。 string 是 , 换行符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。 string 否 \n 文件名是否作为字段 自定义一个字段，以当前数据所在的文件名作为该字段值。 string 否 无 绝对路径
<outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS
2及之后版本默认端口为9111。详见MRS Manager管理界面“服务管理 > Hive > 服务配置”中“templeton.port”配置。 示例中的协议类型在普通集群中为“http”,安全集群为“https”。详见MRS Manager管理界面“服务管理 > Hive > 服务配置”中“templeton.protocol
er.keytab文件复制到示例参数值的路径下。 ZKServerPrincipal zookeeper/hadoop.<系统域名> ZooKeeper服务端principal。请联系管理员获取对应账号。 下列代码片段在样例工程中com.huawei.bigdata.spark.
前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求。 已登录FusionInsight Manager，具体请参见访问集群Manager。 操作步骤 选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“权限”请参见表1。 设置角色的权限时
清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServer服务常驻进程的能力定期清理残留文件。 本特性需要同时配置修改Spark客户端参数、 Spark JDBCServer服务端参数。 支持清理目录： /user/用户/.sparkStaging/
tor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。在搜索框中输入“spark
可自动清除 18013 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 无。 可能原因 提交的YARN作业程序有问题，例如： spark提交任务参数错误导致。
进行广播。 配置为-1时，将不进行广播。 10485760 spark.yarn.queue JDBCServer服务所在的Yarn队列。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 default spark.driver.memory
减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。在搜索框中输入“spark
ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述，开发流程主要分为以下几部分： 设置属性：设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库：创建ClickHouse数据库。
cd {客户端安装目录} kinit {用于认证的业务用户} 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put data /data，上传数据文件。
名单通过配置项“hbase.replication.allowedIPs”配置。 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”，在搜索框中输入表1中的参数名称。 表1 参数说明 配置参数 说明 hbase.replication
principal="test@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; test：为准备集群认证用户信息创建的用户名称，例如developuser。 系统域名：登录FusionInsight Manager后，选择“系统 > 权限
文件中的字段分隔符。 “映射表类型”选择“HDFS”时存在此参数。 例如：“,” 流/表结构 填写流/表结构，包含名称，类型。 - Proctime 指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 - Event Time
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