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图1 HBase系统表 如图1，分别单击“hbase:meta”、“hbase:namespace”和“hbase:acl”超链接，查看所有页面是否能正常打开。如果页面能正常打开，说明表都正常。 是，执行19。 否，执行25。
Thread.sleep(1000); } } @Override public void cancel() { running = false; } } } 生成
如果RDD[(K, V)]中某个key有X个value，而RDD[(K, W)]中相同key有Y个value，那么最终在RDD[(K, (V, W))]中会生成X*Y条记录。
3.3.0之前版本，登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，注意平台类型与待安装客户端节点的节点类型相同（x86为x86_64，ARM为aarch64），单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压
就像写入一样，压缩也使用记录有效负载类将日志中的记录彼此合并，再次与基本文件合并，并生成压缩后要写入的最终记录。
MRS 3.3.0及之后版本，登录FusionInsight Manager页面，在“主页”右上方单击“下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。
这就允许一个Namespace为新块生成块ID，而不需要和其他Namespace合作。一个NameNode失效，不会影响DataNode为集群中其他NameNode提供服务。 DataNode HDFS集群的工作节点。
单击“导出”，MRS将生成指定时间范围内、已勾选的集群监控指标报表文件，请选择一个位置保存，并妥善保管该文件。 仅MRS 3.x之前版本支持导出监控指标报表。 通过Manager查看集群监控（MRS 3.x及之后版本） 登录集群Manager界面。 单击“主页”。
登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压
用户定义表生成函数UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)，用于操作单个输入行，产生多个输出行。 按使用方法，UDF有如下分类： 临时函数，只能在当前会话使用，重启会话后需要重新创建。
选择“完整客户端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型（x86选择“x86_64”，ARM选择“aarch64”），不勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”，等待客户端文件包自动生成并下载。 解压下载的软件包获取hetu-jdbc压缩包并解压获取jdbc包。
zk.cleanup.finished.job.outdated.threshold：节点的过期时间，每个批次的任务都会生成对应节点，从当前批次任务的结束时间开始算，如果超过60分钟，则表示已经过期了，那么就清除节点。
导出的审计日志文件，包含以下信息列： “编号”：表示MRS Manager已生成的审计日志数量，每增加一条审计日志则编号自动加1。
如果需要配置SSL，truststore.jks文件生成方式可参考“Kafka开发指南 > 客户端SSL加密功能使用说明”章节。
使用Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。
选择“完整客户端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型（x86选择“x86_64”，ARM选择“aarch64”），不勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”，等待客户端文件包自动生成并下载。 解压下载的软件包获取hetu-jdbc压缩包并解压获取jdbc包。
登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”（MRS 3.3.0-LTS及之后版本，在“主页”右上方选择“更多 > 下载客户端”），“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压
使用Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。
数据表管理，定义Sql访问的数据表信息，用于生成DDL语句。 FlinkSQL作业定义，根据用户输入的Sql，校验、解析、优化、转换成Flink作业并提交运行。 Flink作业可视化管理 支持可视化定义流作业和批作业。
topics.split(","); Set<String> topicSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(topicArr)); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 接收Kafka中数据，生成相应
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